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流調(diào)度模型A-Flow的設(shè)計

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2018-01-05 10:06:170

風(fēng)電參與提供柔性爬坡容量的調(diào)度模型與策略

實時運行過程進行建模,考慮到負荷及風(fēng)電的不確定性,以兩階段隨機性模型來描述實時機組組合及實時經(jīng)濟調(diào)度。第一階段代表實時機組組合過程,保證在第二階段實時經(jīng)濟調(diào)度過程中可以提供足夠的爬坡容量。探討了風(fēng)電參與提供
2018-01-05 14:11:595

異構(gòu)計算的能效感知調(diào)度模型

的精細表述及有效量化,建立面向協(xié)同異構(gòu)計算且易于復(fù)用的能效感知云調(diào)度模型;另一方面,提出并實現(xiàn)適于超計算機混合體系的多學(xué)科背景的元啟發(fā)式多目標(biāo)全局優(yōu)化算法.從技術(shù)上解決了面向不同環(huán)境目標(biāo)的云調(diào)度實施條件界定及
2018-01-10 15:38:350

可控負荷的微網(wǎng)自治調(diào)度模型

隨著清潔能源發(fā)電滲透率的提高,棄風(fēng)棄光現(xiàn)象日趨嚴重。對微網(wǎng)運行架構(gòu)及其內(nèi)部源荷架構(gòu)進行分析,針對清潔能源就地消納提出微網(wǎng)自治策略,考慮可控負荷的參與,并建立了電熱聯(lián)合魯棒調(diào)度模型。在模型中,利用
2018-01-13 10:02:211

光儲微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度

在不同充放電深度下的損耗,構(gòu)建光儲微網(wǎng)魯棒后悔度優(yōu)化調(diào)度模型。由于模型求解屬于一類帶有非線性的雙層優(yōu)化問題,采用拉格朗日兩段松弛和交叉熵混合求解算法獲取魯棒優(yōu)化調(diào)度方案。算例仿真表明,所提求解算法能夠?qū)崿F(xiàn)最大擾動下
2018-01-14 15:31:316

風(fēng)火儲系統(tǒng)滾動調(diào)度

為有效降低風(fēng)電預(yù)測誤差隨機性對電力系統(tǒng)調(diào)度的影響,優(yōu)化含風(fēng)電電力系統(tǒng)運行的安全性與經(jīng)濟性,提出了基于機會約束目標(biāo)規(guī)劃的滾動調(diào)度模型。首先,研究了誤差分布與預(yù)測超前時間的關(guān)系,并指出預(yù)測遠端可信度下降
2018-01-14 16:30:531

嵌入式控制系統(tǒng)轉(zhuǎn)移任務(wù)的預(yù)測調(diào)度模型

在嵌入式控制系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移任務(wù)的過程中,存在事件可調(diào)度性難以保證和搶占任務(wù)成本高的問題。為此,構(gòu)建一種結(jié)合前饋預(yù)測模型與反饋監(jiān)測模型的預(yù)測調(diào)度模型。增加同時具有價值量約束與時鐘約束的實時約束標(biāo)簽
2018-01-30 15:10:110

電廠廠級發(fā)電負荷調(diào)度

為更精確描述火電機組煤耗特性,基于煤耗在線實時監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析和處理,考慮機組在升負荷、降負荷和平穩(wěn)負荷情況下的煤耗特性差異,建立動態(tài)閥點效應(yīng)煤耗模型,提出了對基于不同煤耗模型調(diào)度方案進行
2018-02-01 14:50:266

虛擬發(fā)電廠優(yōu)化調(diào)度模型

與需求響應(yīng)的互動,提出了考慮虛擬發(fā)電廠內(nèi)部需求響應(yīng)的虛擬發(fā)電廠優(yōu)化調(diào)度模型。該模型以最大化虛擬發(fā)電廠收益為目標(biāo),在考慮機組運行約束、需求側(cè)響應(yīng)約束后,利用了機會約束描述虛擬發(fā)電廠的內(nèi)部功率平衡,并采用了基于極
2018-02-06 16:01:4819

評測魅族推出的耳機產(chǎn)品“FLOW BASS”

FLOW”這款由魅族推出,象征著魅族重新轉(zhuǎn)入音頻市場的圈鐵耳機產(chǎn)品,自發(fā)布以來就受到了各方的關(guān)注。FLOW被關(guān)注的原因是多樣的,受到的評價也是好壞并存,但仍然不可否認,魅族在FLOW的設(shè)計上的確
2018-02-09 11:05:426409

基于組合指派編碼模型的節(jié)點調(diào)度算法

針對感知半徑異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中的節(jié)點調(diào)度問題,提出了一種基于組合指派編碼模型的分布式節(jié)點調(diào)度算法。首先確定最大可能的組個數(shù);然后基于兩跳簇概念進行分布式分簇;最后對每個簇中的節(jié)點采用組合
2018-02-09 14:59:190

分布魯棒優(yōu)化的發(fā)電自調(diào)度算法

針對發(fā)電商在電力市場巾的自V調(diào)度計劃問題,對模型中節(jié)點邊際電價的不確定性進行了研究。提出了基于矩不確定分布魯棒優(yōu)化方法(DRO-MU),用于解決含不確定節(jié)點邊際電價的發(fā)電自調(diào)度問題。建立了以收益最大
2018-03-05 10:32:450

微電網(wǎng)源/安全經(jīng)濟調(diào)度

速率以及可控負荷的用電特性為約束,建立微電網(wǎng)源/荷協(xié)調(diào)安全經(jīng)濟調(diào)度數(shù)學(xué)模型。以優(yōu)先利用可再生能源和調(diào)度成本最低為原則制定優(yōu)化調(diào)度策略。利用禁忌搜索算法求解微電網(wǎng)源/荷調(diào)度模型得到微電網(wǎng)源/荷調(diào)度方案,并與應(yīng)
2018-03-14 16:47:092

基于“三公”調(diào)度的年度滾動發(fā)電計劃與機組組合優(yōu)化模型

發(fā)電計劃與機組組合優(yōu)化模型,在優(yōu)先保障三公調(diào)度目標(biāo)的同時,優(yōu)化機組的啟停計劃,提高火電機組的平均負荷率,并減少機組啟停次數(shù),以提高電網(wǎng)運行的經(jīng)濟性。所提模型為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題,能夠采用CPLEX等商業(yè)軟件求
2018-03-16 16:08:090

Flow Graph Designer中的性能分析

本視頻介紹了Flow Graph Designer中可用的性能分析功能。它包括性能時間軸的概述和用于分析Flow Graph應(yīng)用程序的示例工作流程。
2018-11-07 06:18:002194

魅族Flow耳機拆解 做工如何

在PRO7發(fā)布會上,魅族還帶來了自己重回音頻的作品Flow耳機。
2019-05-28 16:00:573988

Git Flow應(yīng)該拋棄的原因

Git-flow 是一種分支和合并方法。十年前,因為一篇名為「一個成功的 Git 分支模型」的文章,Git-flow 變得廣為人知。
2020-03-21 13:41:541284

復(fù)雜施工調(diào)度問題的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型

為解決復(fù)雜施工項目中存在的模型表述和計算問題,研究互斥、共存、依賴3種邏輯關(guān)系在調(diào)度計劃表述模型中的應(yīng)用,建立復(fù)雜施工調(diào)度問題的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,并設(shè)計一種改進的遺傳算法以快速求解模型。基于布爾
2021-05-12 10:51:0715

區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的隨機調(diào)度期望值模型

為研究多重不確定性條件下的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度決策問題。首先基于 Copula理論建立區(qū)域綜合能源系統(tǒng)多隨機源功率預(yù)測誤差的聯(lián)合概率分布模型;其次考慮多重功率預(yù)測誤差的不確定性影響,提岀一種以綜合
2021-05-31 14:25:113

什么是調(diào)度?為什么要調(diào)度

什么是調(diào)度?按照某種調(diào)度算法,從進程的ready隊列中選擇進程給CPU。
2021-06-15 15:18:057799

含風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的魯棒區(qū)間優(yōu)化調(diào)度模型

含風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的魯棒區(qū)間優(yōu)化調(diào)度模型
2021-07-02 11:32:0110

golang的調(diào)度模型-GPM 模型的源碼結(jié)構(gòu)

【導(dǎo)讀】GMP 模型是讓 go 語言輕量快速高效的重要調(diào)度模型,本文從 GMP 源碼出發(fā)直觀地解析了這一模型。 這篇文章就來看看 golang 的調(diào)度模型-GPM 模型的源碼結(jié)構(gòu)。 Go 版本
2021-07-06 11:55:041876

詳解剖析Go語言調(diào)度模型的設(shè)計

golang的MPG調(diào)度模型是保障Go語言效率高的一個重要特性,本文詳細介紹了Go語言調(diào)度模型的設(shè)計。 前言 Please remember that at the end of the day
2021-07-26 10:12:431726

什么是調(diào)度?如何進行調(diào)度

進程調(diào)度是操作系統(tǒng)最重要的內(nèi)容之一,也是學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的重點和難點。關(guān)于進程調(diào)度,我們首先就會問出一些問題,什么是進程調(diào)度,為什么要進程調(diào)度,如何進行調(diào)度。下面我們用一幅圖把這些問題關(guān)聯(lián)起來:
2022-08-05 09:04:228400

淺談VCS的兩種仿真flow

幾乎所有的芯片設(shè)計、芯片驗證工程師,每天都在和VCS打交道,但是由于驗證環(huán)境的統(tǒng)一化管理,一般將不同的編譯仿真選項集成在一個文件里,只需要一兩個人維護即可。所以大部分人比較少有機會去深入地學(xué)習(xí)VCS的仿真flow。基于此,本文將介紹VCS仿真的 兩種flow ,概述這兩種flow分別做了哪些事!
2023-01-10 11:20:382280

NVIDIA Triton 系列文章(11):模型類別與調(diào)度器-1

在 Triton 推理服務(wù)器的使用中,模型(model)類別與調(diào)度器(scheduler)、批量處理器(batcher)類型的搭配,是整個管理機制中最重要的環(huán)節(jié),三者之間根據(jù)實際計算資源與使用場
2023-01-11 06:35:02484

NVIDIA Triton 系列文章(11):模型類別與調(diào)度器-2

在上篇文章中,已經(jīng)說明了有狀態(tài)(stateful)模型的“控制輸入”與“隱式狀態(tài)管理”的使用方式,本文內(nèi)容接著就繼續(xù)說明“調(diào)度策略”的使用。 (續(xù)前一篇文章的編號) (3) 調(diào)度策略
2023-01-18 00:55:02521

NVIDIA Triton 系列文章(13):模型調(diào)度器-3

前面兩篇文章,已經(jīng)將 Triton 的“無狀態(tài)模型”、“有狀態(tài)模型”與標(biāo)準調(diào)度器的動態(tài)批量處理器與序列批量處理器的使用方式,做了較完整的說明。 大部分的實際應(yīng)用都不是單純的推理模型就能完成服務(wù)的需求
2023-02-03 04:55:02377

仿Flow構(gòu)建器創(chuàng)建數(shù)據(jù)流教程

flow提供的只是一個 **「擴展函數(shù)」** 返回的是一個保存了這個方法的類實例,并且該類提供emit方法以供flow中調(diào)用 ### 構(gòu)建Flow **「flow方法」
2023-02-14 15:31:37262

數(shù)字化車間智能排產(chǎn)調(diào)度挑戰(zhàn)賽之?dāng)?shù)學(xué)模型

本系列文章用于記錄比賽中模型構(gòu)建,算法設(shè)計,僅用于記錄與學(xué)習(xí)。 系列文章將分為一下幾個部分 1. 分析問題,建立數(shù)學(xué)模型構(gòu)建,并基于求解器驗證 2. 設(shè)計啟發(fā)式規(guī)則求解車間調(diào)度問題 3.
2023-04-11 10:32:140

SystemVerilog里的regions以及events的調(diào)度

本文講一下SystemVerilog的time slot里的regions以及events的調(diào)度。SystemVerilog語言是根據(jù)離散事件執(zhí)行模型定義的,由events驅(qū)動。
2023-07-12 11:20:32775

SOLIDWORKS 2024 Flow Simulation

SOLIDWORKS? Flow Simulation作為單獨購買的產(chǎn)品提供,您可將其與 SOLIDWORKS Standard、SOLIDWORKS Professional和SOLIDWORKS Premium一起使用。
2024-01-05 14:30:32195

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