NoFantasy —— Prediction Essay

NoFantasy 2024-12-20 23:32:15
Course for This Assignment2401_MU_SE_FZU
Team NameNoFantasy
Assignment RequirementsTeamwork—beta Spring
Objectives of This AssignmentBeta Sprint
Other ReferencesNo Reference

1. This sprint is expected to achieve the goal

Overall Project Prediction Tasks
Modify Sports Function
More User-friendly Interaction
Software Stability Testing

2. Schedul

Blogging Plan

TIMEBLOGPERSON(S) IN CHARGE
12.7Beta phase problem summaryHou Jiaao
12.7Prediction essayXu MingJun
12.7The essay concerning code standardsXu MingJun
12.7-12.9Sprint Essay 1Front-end developer+UI
12.8-12.11Sprint Essay 2Back-end developer
12.11-12.13Sprint Essay 3All crew
12.18User usage survey reportHuang Xingcheng Gao Yu
12.18Beta Sprint summaryAll crew
12.18Defense ppt, review formUI and front-end develper
Sprint Time Plan
DayTask Arrangement
Day 1Summarize the problems encountered in the previous stage and write the blog material before the sprint
Day 2Specifying bugs to be improved by known issues
Day 3 - Day 5Complete front-end module optimization,the optimization of the back-end module
Day 6Backend bug debugging and testing
Day 7user testing
Day 8 - Day 9Target improvements to user-tested issues
Day 10Complete user survey report information summary, Beta summary essay, defense PPT

3.Tools that need improvement

In the test, you plan to use more integrated tools for direct testing and information synchronization, along with strengthening Git usage to enhance efficiency. Additionally, you'll adopt unified editing software and format for text editing tasks to further streamline the process.

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内容概要:本文提出了一种针对大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略,并基于IEEE33节点系统进行了建模与仿真分析,配套提供了完整的Matlab代码实现。该策略构建了上层电网运行优化与下层电动汽车充电调度的双层协同模型,综合考虑电网负荷削峰填谷、电压稳定性维持以及电动汽车用户充电需求满足等多重目标,采用先进的优化算法实现对电动汽车集群的智能有序调度。研究详细阐述了双层模型的构建逻辑、目标函数设计、约束条件设定及迭代求解流程,有效降低了电网峰谷差,提升了配电系统对可再生能源的消纳能力,兼具扎实的理论深度与明确的工程应用前景。; 适合人群:电气工程、电力系统及其自动化、能源系统优化等相关专业的研究生、科研人员以及从事智能电网、电动汽车调度、分布式能源管理等领域工作的工程师和技术人员。; 使用场景及目标:①深入研究高比例电动汽车接入对配电网运行特性的影响机制;②掌握电力系统双层优化建模方法及其在实际系统中的求解技巧;③实现电动汽车集群的协同调度与车网互动(V2G)优化控制;④作为撰写学术论文、开展课题研究或复现高水平期刊成果的技术参考与代码基础。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行理解双层优化模型的数学表达与程序实现细节,重点剖析上下层模型之间的信息交互机制与收敛判据,可通过调整电动汽车渗透率、充电行为参数或引入分布式电源等场景进行拓展性仿真,以深化对智能调度策略适应性的认识。

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