第十周个人周报-111211黄诚

111211黄诚 2023-05-09 17:53:07

在这十周的时间里,我与我们团队的其他5位朋友交流合作,相互支持,共同进步。

如今,项目已经逐渐接近尾声了,而这也宣告我们的汗水即将凝聚成最后的成果。

这个项目最开始的灵感,是我观察到市面上没有什么好用的记账软件,而这会让我这种经常乱花钱的人管不住腰包,一般的软件记账也不是很便捷。未来我想做全自动的记账软件,但我知道以我和同学们现在的软件水平,这无疑是天方夜谭。因此我们退而求其次,做了现在这样的软件。它更多是为了培养我们的软件工程能力,而非编码技术,我相信这也是老师想让我们学会的。

既然这是个人周报,那我也谈谈我为团队做的贡献:

-TAPD主要是由我来管理,其中大部分的安排是我做的,还有部分是我安排组员完成的;

-相关文档,比如需求文档的完善是我为团队做好了大致框架,自己也完成了虚拟用户这一方面,之后合作完成的;

-代码方面,我主要与我的室友肖江伟合作,完成了记录收支功能等;

身为组长,其实我比较惭愧,我在会议、组织组员写项目不够积极;在代码、技术方面的贡献也不如其他组员;唯一的优势可能就是文档做的比较精细,tapd上完成的比较详细,但我想应该也有别的组做的更好。

即便如此,就算让我重新选择,我仍然愿意做组长,只是我会尽力让自己有更多的能力去承担这更大的责任。

这次实习的意义更多是学习与成长而不是竞争,从这方面想,毕竟我们是白手起家,谁又能在一开始就将项目做得完美无缺呢?这次实习的过程中,我收获了诸多知识,得到了不小的成长,我想这就足够了。

最后希望自己能在这条路上走出自己的风景,也祝和我一起学习、进步的组员们能够找到自己的未来。

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内容概要:本文提出了一种基于蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法相结合的分散式优化方法,用于解决电动汽车充电站在分时电价机制下的有序充电调度问题。通过构建考虑用户充电需求与电网负荷平衡的优化模型,利用拉格朗日松弛法处理多车充电之间的耦合约束,实现去中心化的决策过程;同时引入蒙特卡洛方法模拟用户充电行为的不确定性,提升调度策略的鲁棒性。该方法有效降低了电网负荷峰谷差,提高了充电经济性与系统运行效率,为大规模电动汽车接入提供了可行的调度解决方案。; 适合人群:具备电力系统优化基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事智能电网、电动汽车能源管理等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市充电站集群的运营调度,实现削峰填谷与成本优化;②支撑电力系统需求侧管理研究,评估分时电价政策对用户充电行为的引导效果;③为多主体参与的分散式能源管理系统提供算法参考与仿真验证工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解拉格朗日乘子迭代更新机制与蒙特卡洛场景生成流程,重点分析算法收敛性与不同电价策略下的调度结果差异,可通过调整用户数量、充电功率等参数进行仿真实验,以掌握模型的实际应用特性。

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