低碳政策

两阶段鲁棒优化的综合能源系统调度方案，配上比较全的 MATLAB 复现代码，真的蛮香的。像那种风光储协同、电动汽车充放电、碳交易机制啥的，全都带上了。还用到了Yalmip，对新手也挺友好，思路清晰，代码也规整，运行效率也还不错。 微电网的经济调度代码，基本就是一步到位。你要优化光储？要低碳？要考虑用户响应？甚至电制氢？都有现成案例。比如用多目标灰狼算法搞冷热电联供型调度，模型清晰，参数好调，跑起来响应也快，挺适合拿来试手。 说到两阶段鲁棒优化，它那种“先保守再调整”的思路，其实挺适合有风光不确定的场景。尤其你做电网调度，时变性太强，有这类方法兜底，比传统优化强不少。更棒的是这些案例基本都做到了

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

科技成果转化是连接科技创新与经济发展的桥梁，对促进区域经济发展和提升产业竞争力至关重要。为探究安徽省科技成果转化政策的演进规律及特征，本研究采用政策统计分析和多维分析方法，以 2001 年至 2018 年安徽省发布的 101 项科技成果转化政策文本为样本，对其时间分布、政策类型、决策主体布局以及政策工具运用等方面进行了系统分析。研究发现，安徽省科技成果转化政策在时间上呈现阶段性特征，在政策类型上涵盖了供给侧、需求侧以及环境优化等多个方面，决策主体呈现多元化趋势，政策工具运用也日趋多样化。基于以上分析，本研究揭示了安徽省科技成果转化政策演进过程中存在的问题，并提出了相应的政策建议，以期为安徽省未

碳交易机制下的综合能源系统优化模型，挺适合搞能源调度和低碳优化的朋友入手看看。模型逻辑清晰，需求响应和碳市场结合得还不错。运行方式也比较直观，用的是MATLAB，配套代码一目了然，新手也能摸个一两天就跑起来。像一些复杂约束，比如负荷调整、碳排成本，代码里都得挺干净。顺带推荐几个配套资源——比如这个多目标算法优化的综合能源系统，也蛮有参考价值，算法框架成熟，拿来改都省不少功夫。还有个两阶段鲁棒优化模型，稳定性更强，适合项目实战。建议你先跑一下原始模型，熟悉整体结构之后，再去拓展成你自己的系统。比如加点制氢模块、做个源荷双侧优化，这些在下面的链接里都能找到现成例子。如果你在做低碳调度或者综合能源研

CSP 电站与 ORC 技术结合的综合能源系统优化规划，是一个挺实用的研究方向。这个系统主要是优化能源消纳、降低运营成本，同时减少碳排放。用 Matlab 的建模方式，配合yalmip和cplex的求解方法，能直观地展示如何实现这个目标。系统考虑了多个因素，比如购电购气成本、设备运维成本等，算得全面。对研究综合能源系统或者新能源的朋友，这篇文章适合。文中的代码示例也比较简单易懂，基本能直接上手。如果你对能源优化感兴趣，学习这些内容会对你有大的。文章不仅有理论，还有实际的建模过程，详细的注释你理解每一步。你可以尝试用它来实际问题，或者作为自己项目的参考。总体来说，挺适合对能源系统规划和优化有兴趣

matlab开发-低通Butterworthfilter。巴特沃斯滤波器是一种实现平坦频率响应的设计。

优化及修复多项功能，提升开发体验。 新增图表扩展、数据筛选功能，并支持季度选择。修复表单提交、excel导出、导航菜单等问题。升级iconfont版本，增强自定义主题能力。详情见版本更新日志。

隐私权政策对于美国在线隐私的“通知-选择”方法至关重要。然而，这些策略往往难以阅读，难以引起注意，且不易理解。此外，隐私声明的设计方式也使其内容更为晦涩难懂。这篇研究通过对互联网用户的调查显示，面对隐私权政策的网站，用户在选择美观设计与侵入性数据使用做法时，往往偏向于选择传统设计且具有强大数据保护功能的策略。大多数用户认为，精心设计的隐私策略能够更好地保护其隐私。通过统计模型，该研究表明，尽管制定了政策，但用户对隐私政策法律含义的了解，是识别强大隐私保护能力的唯一重要指标。结论部分强调了公众教育和意识的重要性，以及提升政策可读性的必要性。

这是一个MATLAB程序资源，用于研究功能梯度碳纳米管增强的圆柱壳振动特性，主要目的是计算其固有频率。

Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction ICCV matlab代码