EH083 - 如何按月求平均值(DATE+DAY)

办公小课堂 2023-01-13 03:35:26

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EH083 - 如何按月求平均值(DATE+DAY)初学Excel函数你是否总有一种无力感? 工作中遇到问题时,不知道用什么函数来解决? 函数的单词都认识,但一用它来写公式,要么写不出来,要么结果不对,更别说编写嵌套公式 那些函数名称、函数参数的作用总是记不住,公式总是编制不对; 用Excel多年,还是只会常用的那三五个函数。 本次课程结合职场工作中遇到的问题,整理100问用函数来帮助大家学习Excel函数的这些痛点。熟练掌握Excel函数的他,总是几分钟就能完成,别人倒腾1天的工作量。
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内容概要:本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,以IEEE33节点系统为研究对象,开展分布式能源的选址定容优化研究。该模型构建了上层规划与下层运行协同的双层优化框架:上层以最小化投资成本、网损成本、购电成本及电压偏差为目标,优化光伏和储能的选址与定容方案;下层则以日运行经济性最优为目标,优化储能充放电策略及网络拓扑结构。通过Matlab编程实现粒子群算法对该双层模型的求解,完成了从模型构建、算法设计到仿真实现的完整流程,实现了对配电网中光伏与储能系统的科学规划与经济运行的联合优化。; 适合人群:具备电力系统分析基础、熟悉Matlab编程工具,从事新能源接入、配电网络优化、智能优化算法应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握双层优化模型在电力系统规划中的建模方法与求解思路;② 学习粒子群算法在复杂非线性工程问题中的实际应用技巧;③ 实现光伏与储能系统的协同选址定容,提升配电网的运行经济性、电压质量与新能源消纳能力; 阅读建议:建议结合IEEE33节点标准测试系统数据进行代码复现,深入理解上下层模型之间的迭代交互机制,并尝试引入其他智能优化算法(如GWO、WOA等)进行对比分析,以全面评估算法性能与优化效果。

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