成长一夏 挑战赛来袭!这个夏天一起搞定创作

陶然同学
2022年度博客之星TOP 51
领域专家: 后端开发技术领域
2022-06-27 16:27:31

 

大家好~夏日已至,为了帮助大家持续提升创作、学习能力,CSDN 官方活动 🔗成长一夏 挑战赛 也伴随着丰厚奖品一同来袭啦!

 

本次我将作为【创作赛道】领航导师,提供创作建议与指导,和大家一起在本社区完成创作挑战。

CSDN 官方将按活动期间(即日起-7.31)原创合格的文章数进行排名,给予不同奖励!

 

快在本活动帖下完成报名吧!

 

赛道挑战任务:

赛道挑战任务

任务要求

完成报名

按要求格式,在本活动帖下发布报名评论。示例:我要报名参赛

完成参赛

发布合格质量的原创博文后,按要求格式,在社区活动帖下发布已参赛评论。示例:我已参赛,第1篇 🔗博文链接 

 

挑战完成奖励:

📢 如果本社区参赛人数超过100 且排名TOP 3,会得到 10件 2022 成长一夏 纪念T恤的额外奖励,导师可自行决定奖励规则,我会公开明示奖励规则与名单。

奖项

奖励条件

奖励

一等奖

原创合格质量的文章数TOP 10

  • 2022 成长一夏 荣誉证书【实体】*1

  • CSDN定制大礼包*1

二等奖

原创合格质量的文章数TOP 11-50

  • 2022 成长一夏 电子荣誉证书 *1

  • 2022 成长一夏 纪念T恤 *1

参与奖

发布 1 篇原创合格内容

  • 成长一夏 勋章 *1

 

Q&A

  1. 合格质量的文章是什么样的?

答:文章需是结构完整、语句通畅的技术类文章,质量分达到20+。

    2. 我可以同一赛道下,报名多个导师吗?

答:不允许,建议专注于跟随一个导师学习或创作。如报名多个,仅计入成员第一个报名的导师处。

   3. 如何得知获奖?奖励如何领取?

答:获奖名单预计 2022.8.4 — 2022.8.8 在🔗官方活动帖 公布,届时实物奖励领取会开放领奖地址填写通道,请及时关注并填写。另外,获奖成员也将会收到 CSDN私信/短信 提醒,请保持关注。勋章会由 CSDN官方 统一下发;电子荣誉证书由导师下发。

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陶然同学 2022-06-27
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按要求格式,在本活动帖下发布报名评论。示例:我要报名参赛

喵喵@香菜 2022-07-17
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我要报名参赛

夜郎king 2022-07-05
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我要报名参赛

菜鸟实战 2022-07-01
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已经参赛,大家加油!

脑壳二 2022-07-01
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"奖励条件"中说的文章数,是参赛人员要一一在评论区列举出来吗,还是,谢谢博主

陶然同学 2022-07-01
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@脑壳二 是的
脑壳二 2022-07-01
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我已参赛,第二篇博文链接

脑壳二 2022-07-01
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我已参赛,第一篇:博文链接

脑壳二 2022-07-01
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我要报名参赛

程序员爱摸鱼 2022-07-01
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我已参赛,第一篇:http://t.csdn.cn/bcako

吃这么好 2022-07-01
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我要报名参赛

程序员爱摸鱼 2022-07-01
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我要报名参赛

陶然同学 2022-07-01
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我要报名参赛

程序大视界 2022-07-01
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我要报名参赛

小跳不会Coding 2022-07-01
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我要报名参赛

niuzaiwenjie 2022-07-01
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我要报名参赛

苏 凉 2022-07-01
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我已参赛,第一篇http://t.csdn.cn/oac3R
苏 凉 2022-07-01
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我要报名参赛
柠毓墨 2022-06-29
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我要报名参赛
wapecheng 2022-06-29
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我要报名参赛

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内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)与凸优化算法相结合的电动车优化调度方法,旨在通过Matlab代码实现对大规模电动车充电行为的智能调度。文章系统阐述了MPC在动态系统控制中的滚动优化机制及其对未来状态的预测能力,结合凸优化在处理多目标、多约束问题中的高效求解优势,构建了一个综合考虑电网负荷均衡、经济运行成本与动力电池寿命保护的调度模型。通过详尽的仿真验证,展示了该方法在有效降低电网峰谷差、提升新能源消纳能力、减少用户充电成本以及延长电池使用寿命等方面的优越性能,并深入分析了算法的实时性、收敛性与鲁棒性。; 适合人群:具备电力系统、自动化、控制理论或运筹学等相关专业背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合熟悉Matlab编程、优化工具箱(如CVX)以及对智能电网与电动汽车互动技术感兴趣的研究者。; 使用场景及目标:①应用于城市充电站、住宅小区等大规模电动车接入场景下的有序充电管理;②为电网公司提供实现削峰填谷、缓解配电网络压力、提高电网运行效率的技术解决方案;③作为研究MPC在能源互联网、需求侧响应等领域应用的优秀教学与科研案例,深化对预测控制与优化理论的理解。; 阅读建议:建议读者在学习过程中务必动手运行并调试所提供的Matlab代码,通过调整预测时域、控制时域、权重系数等关键参数,深入理解MPC的滚动优化机制与凸优化的求解过程,重点关注多目标函数的设计理念与各类物理约束(如功率、电量、时间窗)的数学表达,以便在实际工程项目中灵活应用与拓展模型。

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