风电调度

风电的建模、电厂的碳捕集特性、需求响应的配合……这些内容都讲得挺系统，最妙的是，作者直接把代码放出来了，拿来即用，适合你拿去快速上手。多时间尺度的调度问题本来就挺麻烦，这篇文章用**MATLAB**加**CPLEX**模拟搞了一个源荷两侧优化方法，风电+响应配合调度，低碳目标也不落下。对搞电力系统的你来说，这个方案还蛮值得研究的。 多时间尺度下的调度确实有点绕，一边是风电不稳，一边是需求响应要协调，调度一乱，全系统效率就打折。这篇文章蛮聪明的地方在于，它让**源侧风电建模**和**荷侧需求响应模型**都上线了，模型跑起来比较顺，而且代码细节做得还不错。 比如你想模拟一下**碳捕集电厂**在不同

基于密度的风电场景生成代码，真的蛮实用的。DBSCAN 聚类用来自动识别风电和负荷数据里的高密度区域，场景划分效果还挺自然。你要是做电力系统建模、负荷预测，直接拿来改改就能用。 MATLAB 写的代码，逻辑比较清晰，从原始数据聚类，到后面场景削减那块都能看出作者经验还挺足。关键是削减策略也考虑到了代表性，适合拿来做优化输入，或者用来喂机器学习模型。 想自定义也不难，比如调整eps参数、最小样本数这类，都能根据你手上的数据量调节。响应也快，改起来也不复杂，蛮适合做原型开发。 如果你还不太熟 DBSCAN，推荐几个资源一起看看：Python 实现 DBSCAN比较基础，JCuda 加速版本也挺酷，

利用南京燕子矶及大厂区两个过江输电铁塔上的风速梯度观测数据，探讨了中性稳定条件下水陆临界地形对不同风向扇面的铁塔风场特征的影响。统计分析显示，在水平尺度2000米范围内，水陆临界地形对下风向铁塔风场特征的影响与铁塔距离水陆临界地形的水平距离之间存在一定的比例关系。根据所采集的资料和统计结果，这种比例约为1/10。

基于麦克风密度的统计分析，优化阵列几何形状以提升沉浸式环境中语音信号波束形成性能。提出目标函数规则的优化算法，综合声源分布先验知识和声学场景概率描述，构建具有出色SNR性能的阵列。通过变异常规配置，克服常规阵列局限性，提供易于安装且具有良好SNR结果的阵列。

提供GFS模型的风场数据，用于气象分析和预测。

这款基于 Matlab 的电转气协同与碳捕集垃圾焚烧虚拟电厂优化调度研究工具，功能挺强大的。通过模拟虚拟电厂的运行模式，优化调度策略，提升能源效率和减少碳排放。它的核心是结合电转气、碳捕集与垃圾焚烧等技术，做了一些实用的创新。你可以根据具体需求，调整不同的优化参数，快速得到调度方案。比如说，通过调节风电输出，搭配碳捕集效率，可以实现低碳的综合能源调度。就算你不是能源领域的专家，也能快上手，操作起来比较直观。如果你对电厂调度和碳交易有研究，这款工具的 MATLAB 代码和优化算法会对你有哦。

多种多样的电音软件供你选择，包括各种效果器和强大的合成器。

DolphinScheduler，是一款国产开源分布式任务调度系统，凭借其灵活易用、性能卓越、生态丰富的特性，已成为众多企业的调度首选。 与海豚企业合作后，DolphinScheduler 优势得到充分发挥，助力海豚企业提升调度效率，降低运维成本，为海豚企业带来显著收益。

Oozie 4.1 版本的源码包，真挺适合想深入研究 Hadoop 调度系统的你。不只是看看功能怎么用，直接看源码更过瘾，核心设计思路都藏在里面了。压缩包oozie-branch-4.1.zip就是 Oozie 4.1 的全套源码，结构也比较清晰：Core负责调度逻辑，ServerREST API，ShareLib内置常用工具，Web UI有界面可监控，Clients还能多语言接入。和 Hadoop 2.x 配合得还不错，支持YARN，提交作业也快，监控日志也更细。像是决策节点、并行任务这种复杂控制也能搞定，灵活性挺高。如果你在用 Kerberos，这一版也能支持认证了。源码的好处嘛——你懂的

（3）生产调度问题在很多情况下，采用建立数学模型的方法难以对生产调度问题进行精确求解。在现实生产中，多采用一些经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的应用。