基于二阶锥松弛与Distflow潮流的主动配电网优化规划模型：降低投资成本与运营成本，减少损失负荷价值,基于二阶锥松弛与Distflow潮流的主动配电网优化规划模型实现,基于二阶锥松弛和Distflow的主动配电网规划模型 摘要：代码主要做的是主动配电网的运行规划模型，为了解决规划模型中的非线性和非凸性，分别采用了二阶锥松弛和线性扰动两种方法对其进行处理，规划模型的目标函数是降低线路的投资成本以及运营成本，降低损失负荷价值（voll），算例中的Distflow潮流以及松弛模型均有参考文档 代码非常精品，注释几乎一行一注释； ,主动配电网规划模型;二阶锥松弛;Distflow;非线性和非凸性处理;降低投资与运营成本;降低损失负荷价值(voll);代码注释清晰。,二阶锥松弛与Distflow融合的主动配电网规划模型优化研究

内容概要：本文介绍了一种基于RIME-CEEMDAN霜冰优化算法的新型数据处理方法。RIME是一种2023年发表于《Neurocomputing》期刊的优化算法，用于优化CEEMDAN（集合经验模态分解）的参数。整个流程包括数据加载和预处理、用户交互设定优化目标、使用RIME算法优化CEEMDAN参数、进行CEEMDAN分解获得IMF分量、多维度可视化展示分解结果及误差分析。最终，通过调整RIME算法参数，提高了CEEMDAN分解的效果，增强了数据处理的效率和准确性。 适合人群：从事信号处理、数据分析的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和数据分解感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要高效、精确处理复杂信号或时间序列数据的场合，如金融数据分析、生物医学信号处理等领域。目标是提升数据处理的质量，发现数据内部隐藏的特征和规律。 其他说明：文中详细介绍了各个步骤的具体操作，但未涉及具体的代码实现。此外，提供了丰富的可视化工具帮助理解和评估处理结果。

基于GAMS和MATLAB平台的多能源调频安全约束机组组合优化模型——整合火电机组、海上风电与储能系统的协同应用,《融合GAMS与MATLAB的电力系统安全约束机组组合模型：火电机组、海上风电及储能调频的优化研究》,GAMS+MATLAB代码：《考虑火电机组、海上风电、储能共同参与调频的电力系统安全约束机组组合》，模型很创新，可改进发文，本人biye了用不着文章，本来打算融合其他求解算法发EI，有idea一起送给有缘人，懂得来，同行勿扰～ 在传统机组组合模型中考虑频率安全约束，考虑了火电机组 海上风电 和储能参与调频，题材新颖，优化模型基于GAMS平台编程，算例分析在IEEE 39节点系统上进行，画图基于MATLAB平台 ,核心关键词： 考虑火电机组; 海上风电; 储能调频; 电力系统安全约束机组组合; GAMS代码; MATLAB画图; IEEE 39节点系统; 优化模型; 创新模型; 融合其他求解算法。,GAMS-MATLAB融合模型：创新电力调频策略

在军事作战领域，火力分配是一个核心问题，涉及到在有限的火力资源条件下如何实现最大化的作战效果。基于Matlab遗传算法求解火力分配优化问题是一门应用广泛的计算技术，它利用遗传算法的高效搜索能力来解决复杂优化问题。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法，它的思想来源于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学理论。 遗传算法在火力分配优化问题中的应用主要包括以下几个步骤：首先是编码阶段，即将火力分配方案转化为遗传算法可以处理的形式，常见的编码方式有二进制编码、实数编码等。其次是初始种群的生成，随机生成一组满足问题约束条件的染色体形成初始种群。然后是适应度评估，根据火力分配的目标函数或适应度函数计算每个个体的适应度，这一过程反映了不同分配方案的优劣。接着是选择过程，根据个体的适应度进行选择，适应度高的个体更有机会被选中参与下一代的繁殖。交叉（或称杂交）操作是模拟生物遗传的过程，通过交叉产生新的个体。变异操作则是为了增加种群的多样性，避免算法早熟收敛，通常以较小的概率对新个体进行随机改变某些基因。新一代种群的形成是基于选择、交叉和变异后的个体，用于下一轮迭代。重复迭代过程，直到满足终止条件，比如达到预定的迭代次数或者适应度达到一定阈值。这样，遗传算法不断迭代优化，最终能找到问题的近似最优解。 在Matlab环境下实现遗传算法求解火力分配优化问题时，需要注意的是代码的编写和调试。上述提供的部分内容中包含了Matlab代码片段，描述了如何在Matlab中初始化种群、进行适应度计算、选择、交叉、变异等一系列操作，以及如何根据这些操作更新种群并迭代。代码段使用了注释说明每一个步骤的功能，便于理解和操作。需要注意的是，在实际使用前，必须检查和调整代码，以确保其符合具体火力分配问题的约束和目标。 此外，运行结果往往通过图表展示，便于直观地分析算法效果和解的质量。文中提到了Matlab版本为2019b，而参考文献中引用了相关的研究，这表明该方法在学术界已有了一定的研究基础和实际应用。 虽然遗传算法在火力分配优化问题上具有其优势和实用性，但该算法也存在一些局限性，比如容易过早收敛于局部最优解，因此在实际应用中可能需要结合其他算法或方法来进一步优化解决方案。此外，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，火力分配优化问题的求解手段也在持续创新，寻求更加高效和精确的算法是未来研究的方向之一。

Aspen Plus在低温空气分离技术中的建模与应用,Aspen Plus在低温空气分离技术中的实践应用与优化模拟,Aspen plus模拟低温空气分离 Aspen 化工过程模拟→低温空气分离是空气分离技术之一，在本模型中，将使用 Aspen Plus 模拟低温空气分离过程。 ,Aspen Plus; 模拟; 低温空气分离; 化工过程模拟。,Aspen Plus模拟低温空气分离技术 在化学工程领域中，空气分离技术是实现气体分离的重要手段，特别是低温空气分离技术，它是利用空气在低温环境下液化，通过精馏等过程将不同气体组分进行分离的技术。Aspen Plus作为一种先进的化工过程模拟软件，被广泛应用于低温空气分离技术的建模与优化。 Aspen Plus软件能够模拟实际工业中的复杂流程，对包括压缩、冷却、精馏等在内的空气分离过程进行详细建模。通过模拟，工程师可以预测不同操作条件下的工艺表现，评估系统性能，从而指导实际的工业设计和操作。这对于提高分离效率、降低能耗、节约成本具有重要意义。 Aspen Plus软件具备强大的热力学和物理性质数据库，这为模拟低温空气分离过程提供了必要的数据支持。它能够帮助工程师分析在不同压力和温度条件下的气体相变和混合物的行为，以获得最佳的操作条件。 低温空气分离技术主要应用于制氧、制氮等工业领域。例如，大型钢铁厂或化工厂需要大量氧气，通过低温空气分离技术能够提供所需的纯度氧气。在化工过程中，根据不同的化学反应需求，对不同的气体进行分离和纯化是必不可少的环节。 在模拟过程中，Aspen Plus不仅能够模拟出整个低温空气分离流程，还能针对具体的设备进行模拟。例如，对于制氧设备中的换热器、精馏塔等关键部件，Aspen Plus能够提供详细的设计参数，帮助工程师优化设备结构和操作条件，提高整个系统的运行效率。 此外，Aspen Plus还支持对工艺流程的优化模拟，包括能源消耗分析、环境影响评价等。通过模拟，工程师能够评估不同设计方案对环境的影响，寻求降低温室气体排放的方法，实现绿色化工的目标。 Aspen Plus在低温空气分离技术中的应用，不仅局限于建模和模拟，还包括工艺流程的优化、设备设计的指导和环境影响的评估。通过使用Aspen Plus软件，化工行业能够实现更加高效、节能和环保的空气分离过程。

文件名：MeshFusion Pro Ultimate Optimization Tool v1.1.5.unitypackage MeshFusion Pro: Ultimate Optimization Tool 是 Unity 中一款专业的网格优化插件，专为需要优化 3D 模型的开发者打造。该插件通过高效的网格合并、简化和批处理功能，帮助开发者显著减少场景中的多边形数量和渲染开销，从而提升游戏性能，非常适合大型场景、开放世界和高多边形项目。 插件特点 网格合并： 插件支持多种网格的自动合并，可以将场景中的多个模型合并成一个，减少 Draw Call 次数。 可以选择性地合并特定区域或组，保持灵活性，同时优化渲染性能。 网格简化： 具备网格简化功能，通过调整多边形数量来减少模型的复杂度。 支持设置简化等级，开发者可以选择不同程度的简化，以保持模型外观质量与性能的平衡。 自动优化高多边形模型，减少不必要的细节，适合远景模型或次要对象。 LOD（细节层级）生成： 支持生成 LOD（Level of Detail）模型，自动为模型生成不同的细节层级，......

COMSOL模拟分析：不同催化剂结构对二氧化碳电化学还原过程中离子传输的影响,COMSOL模拟分析：不同催化剂结构对二氧化碳电化学还原过程中离子传输的影响与优化,在COMSOL中二氧化碳电化学还原过程中不同催化剂结构对离子传输的影响的模拟分析 ,核心关键词：COMSOL模拟；二氧化碳电化学还原；催化剂结构；离子传输影响；模拟分析； 以上关键词以分号分隔的形式为一行：COMSOL模拟; 二氧化碳电化学还原; 催化剂结构; 离子传输影响; 模拟分析;,COMSOL模拟：不同催化剂结构对CO2电化学还原离子传输影响的分析

内容概要：本文探讨了分布式鲁棒优化（DRO）在处理电力系统中风光发电不确定性的问题。文中介绍了利用Wasserstein距离构建模糊不确定集的方法，通过MATLAB、Yalmip和Cplex进行仿真，实现了含风、光、水、火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。该模型能够在满足风光预测误差服从模糊不确定集内的极端概率分布情况下，最小化运行费用，从而提高系统的鲁棒性和经济性。 适合人群：从事电力系统研究、优化算法开发的研究人员和技术人员，以及对分布式鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要处理风光发电不确定性的电力系统优化场景，目标是提升系统的鲁棒性和经济性，确保大规模清洁能源接入电网后的稳定运行。 其他说明：文中提供了详细的代码示例，展示了如何定义变量、构建模糊不确定集、设置目标函数和约束条件，并最终求解模型。此外，还讨论了选择合适的Wasserstein距离半径的重要性及其对模型性能的影响。

FDTD滤波器仿真与传感模型构建：涵盖MZI、微环谐振器、亚波长光栅等结构的光子晶体微腔仿真指导及Q值优化与电场Ey图研究,关于FDTD滤波器仿真及多种光传感模型搭建指导，包括微环谐振器、亚波长光栅等结构的仿真研究及光子晶体微腔的Q值优化与电场仿真分析,FDTD 中的滤波器仿真的建立，传感模型的建立包括MZI.微环谐振器，亚波长光栅，FP等结构的指导。 FDTD中光子晶体微腔仿真的搭建，包括一维光子晶体微腔、二维光子晶体微腔（H0、H1腔，L3、L5腔等），Q值优化、电场Ey图仿真。 ,FDTD仿真; 滤波器建立; 传感模型建立; MZI; 微环谐振器; 亚波长光栅; FP结构; 光子晶体微腔仿真; 一维光子晶体微腔; 二维光子晶体微腔; H0、H1腔; L3、L5腔; Q值优化; 电场Ey图仿真。,FDTD中光子晶体微腔与滤波器建模仿真：涵盖微环谐振器等结构与Q值优化

小蚁运动相机固件\Z23L自己修改的优化版本，用于全景拍摄，在6目全景相机组合使用时，测光优化，一定程度改善在光线差异较大的情况下，拼接的全景图更好的融合度。