05 Group - Sprint Collection

Hanlin-CAI 2022-12-16 00:25:26

05 Group - Pinned sprint collection

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Team NameRIDS-IoT-Group
Team Project TopicIoT Garbage Manager
Sprint Collection LinkSprint Collection Link
Sprint Summary Link[Sprint Summary Link]
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1 Our Sprint plan

Sprint plan (click here)

2 Our five Sprint log (Click)

Sprint Log LinkCompleted workload(%)Remaining workload(%)Proportion of total amount(%)Date
Sprint log 1(1/5)6040102022.12.06
Sprint log 2(2/5)683282022.12.08
Sprint log 3(3/5)8020122022.12.10
Sprint log 4(4/5)9010102022.12.12
Sprint log 5(5/5)1000102022.12.14

Burnout Diagram

Here is the Github repository of our project.

Mindmap of our project

img


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This blog is written by Zhijun Zhao and Hanlin Cai.

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内容概要:本文围绕“多主体综合能源系统+分布式ADMM研究”展开,系统阐述了交替方向乘子法(ADMM)在多主体综合能源系统中的分布式优化应用,提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于多利益主体之间的协同优化问题,通过建立合理的数学模型,采用ADMM算法实现去中心化的求解架构,有效保障各主体的数据隐私性与决策自主性,同时提升整体系统的计算效率与优化性能。内容涵盖系统建模、优化问题分解、ADMM迭代求解流程、收敛性验证及结果分析,具有较强的理论深度与工程实践价值,适用于能源互联网、微电网群、园区综合能源系统等复杂场景的能量管理与协调调度。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、高校科研人员,以及从事综合能源系统规划、微电网优化、分布式能源管理等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多主体参与的综合能源系统能量管理与协同优化调度;②帮助读者深入理解ADMM算法的分解-协调机制及其在分布式优化中的具体实现,支撑高水平学术论文复现、科研课题攻关或实际工程项目开发;③推动智能电网与能源互联网中去中心化、隐私保护型优化调度技术的发展与落地; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行动手实践,逐行调试并可视化关键变量的迭代过程,深入掌握ADMM算法的参数设置、收敛判据及数值稳定性处理技巧,并尝试将其拓展至电动汽车集群调度、多微电网互动、可再生能源消纳等其他分布式优化应用场景中进行仿真验证。

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