利用COMSOL多相流模拟技术对电弧冲击与击穿模型进行研究的方法。文章首先解释了电弧冲击与击穿的基本概念及其重要性，随后重点探讨了COMSOL多相流模拟的应用，包括温度场、流体场和电磁场的分布情况。通过设定合理的热源、热传导模型、相态属性等参数，能够准确模拟电弧的产生过程及其对周围环境的影响。最后，文章提供了MATLAB代码片段作为示例，帮助读者理解和应用这一仿真方法。 适合人群：从事电力系统设计、维护及相关研究的专业人士，尤其是对电弧现象感兴趣的科研人员和技术工程师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解电弧冲击与击穿机制的研究项目，旨在提高电力系统的安全性和可靠性。通过掌握COMSOL多相流模拟技术，研究人员可以更好地预测和控制电弧的发生和发展。 其他说明：文中提供的代码片段仅为基本示例，实际应用中可能需要根据具体情况调整和优化模型参数。

储能风电分布式发电一次调频仿真频率支撑 双馈风力发电机协同并网储能系统实现电网频率支撑、新能源辅助一次调频的MATLAB simulink仿真，仿真文件完整，到手可运行。 有一篇6页的英文参考文献，仿真模型控制方法源自该文献、电力系统结构与文献Fig5一致。 模型包含各子系统的详细模型，还算比较专业，部分模型及运行结果见附图。 注意：仿真使用的电力系统参数与参考文献不同，不是对文献的复现。 BESS.With the significant increase in the insertion of wind turbines in the electrical system, the overall inertia of the system is reduced resulting in a loss of its ability to support frequency. Thus, this paper proposes the use of the DFIG-associated Battery Energy Storage System (BESS) to support

Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式；我们还将描述Bigtable的设计和实现。 ### Bigtable：一个分布式的结构化数据存储系统 #### 概述 Bigtable是由Google开发的一个分布式的结构化数据存储系统。它旨在处理大规模的数据集，即PB级别的数据，这些数据通常分布在数千台普通的服务器上。Bigtable为Google的多个项目提供支持，包括Web索引、Google Earth和Google Finance等，这些应用对Bigtable的需求差异极大，从数据量大小（如URL到网页再到卫星图像）到响应速度（从后台批量处理到实时数据服务）都有所不同。 #### 关键特性 **灵活性**：Bigtable提供了一个简单但强大的数据模型，使用户能够根据自身需求灵活地定义数据的分布和格式。这种灵活性使得Bigtable能够适应广泛的使用场景。 **高性能**：Bigtable的设计考虑到了高吞吐量的需求，能够在大规模数据集上提供快速的响应时间。这使其成为需要处理大量数据的实时应用的理想选择。 **高可用性**：Bigtable能够保证即使在部分服务器故障的情况下也能够继续提供服务，确保了系统的可靠性和连续性。 #### 数据模型 Bigtable的数据模型基于一个多维排序映射(Map)，其中索引由行键(row key)、列键(column key)和时间戳(time stamp)组成。每个值(value)都是一个未解析的字节数组(byte array)。这种设计允许用户根据需要动态地控制数据的分布和格式。 - **行键**：行键用于唯一标识每一条记录。它是整个数据模型中的主键，决定了数据的物理存储位置。 - **列键**：列键进一步划分每条记录内的数据，由列族(column family)和列限定符(column qualifier)两部分组成。 - **时间戳**：每个单元格(cell)都可以关联一个时间戳，从而支持版本控制和历史数据查询。 #### 客户端API Bigtable提供了一套丰富的客户端API，允许应用程序以简单的方式进行数据的读写操作。API支持多种编程语言，便于开发者集成到现有的应用程序和服务中。 #### 底层架构 Bigtable依赖于Google的一些核心基础设施，例如GFS（Google File System）和Chubby，这些组件为Bigtable提供了必要的存储和协调服务。 - **GFS**：作为Bigtable的主要存储后端，GFS负责管理数据的持久化存储。 - **Chubby**：这是一个分布式锁服务，用于协调Bigtable中的元数据管理和分区操作。 #### 性能优化 为了进一步提高Bigtable的性能，Google实施了一系列优化措施，包括： - **数据压缩**：通过对数据进行压缩减少存储空间和网络传输开销。 - **缓存机制**：利用缓存技术减少对磁盘的访问次数，加快数据检索速度。 - **智能分区**：根据数据访问模式自动调整分区策略，优化数据访问路径。 #### 实际应用案例 Bigtable被广泛应用于Google的各种产品和服务中，例如： - **Web索引**：用于存储和检索网页数据。 - **Google Earth**：存储地理空间数据和卫星图像。 - **Google Finance**：处理金融市场的大量交易数据。 #### 设计经验和教训 在设计和维护Bigtable的过程中，Google积累了许多宝贵的经验和教训，例如： - **扩展性的重要性**：为了支持PB级别的数据存储，Bigtable必须能够轻松地扩展到成千上万台服务器。 - **容错机制的设计**：考虑到硬件故障是常态而非异常，Bigtable需要有强大的容错机制来保证数据的完整性和服务的连续性。 - **用户友好的API**：为了让更多的开发人员能够轻松使用Bigtable，提供易于理解和使用的API至关重要。 Bigtable作为一个分布式的大规模数据存储系统，在Google的众多产品和服务中扮演着至关重要的角色。它的设计和实现不仅解决了海量数据处理的问题，还为未来的分布式系统提供了有价值的参考和启示。

为了保证被保护层瓦斯的消突和治理工作,掌握保护层开采的卸压效果和预测卸压瓦斯的主要分布区域,运用UDEC离散元模拟得到了下保护层开采后被保护层的卸压效果、瓦斯运移规律及分布情况,并根据模拟结果相应地提出了留巷钻孔法抽采卸压瓦斯,实现了无煤柱开采,消除了被保护层应力集中区煤与瓦斯突出危险威胁。经现场实测抽采后3号煤层瓦斯压力降低了1.36 MPa,瓦斯含量降低了9.51 MPa,抽采效果良好。

运用FLAC3D数值模拟软件,分别对埋深600、800、1 000 m和侧压系数0.5、1、1.5情况下煤层底板岩巷顶底板和两帮的垂直、剪切应力分布规律进行了模拟分析。结果表明:随着侧压系数的增加,巷道帮部围岩垂直应力呈递减状态,剪切应力、顶底板围岩垂直应力呈增大趋势;随着煤层埋深的增加,巷道围岩垂直、剪切应力集中区范围不断增大,峰值点位置逐渐向巷道围岩深部移动。研究结果对巷道合理支护选择具有指导意义。

基于线性准则的考虑风力发电不确定性的分布鲁棒优化机组组合（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于线性准则的考虑风力发电不确定性的分布鲁棒优化机组组合方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法旨在应对风力发电出力的不确定性，通过构建分布鲁棒优化模型，提升电力系统机组组合的可靠性与经济性。文中详细阐述了模型构建思路、线性化处理方式以及不确定性集的设定，结合实际算例验证了所提方法的有效性与优越性，能够有效平衡系统运行成本与风险。; 适合人群：具备电力系统优化调度背景，熟悉Matlab编程，从事新能源并网、机组组合或鲁棒优化研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决含高比例风电的电力系统机组组合问题，提升调度方案的鲁棒性；②学习分布鲁棒优化在电力系统中的建模方法，掌握不确定性建模与线性化处理技巧；③通过Matlab代码复现算法，加深对优化模型求解过程的理解。; 阅读建议：建议结合电力系统调度基础知识进行学习，重点关注不确定性建模与优化求解部分，动手运行并调试提供的Matlab代码，有助于深入理解分布鲁棒优化的实际应用与实现细节。

内容概要：本文探讨了含风、光、水、火等多种能源的大规模清洁能源接入电网所引发的系统鲁棒性和经济性协调问题。文中提出了一种基于分布鲁棒优化方法的动态最优潮流模型，该模型将风光等可再生能源的不确定性描述为模糊不确定集，并通过Wasserstein距离来刻画这种不确定性。通过MATLAB的YALMIP和Gurobi平台进行仿真实验，证明了模型的有效性和实用性。 适合人群：对电力系统优化感兴趣的科研人员、工程师以及相关专业的高年级本科生和研究生。 使用场景及目标：适用于研究和开发电力系统优化算法的研究机构和技术公司。目标是在保证系统鲁棒性的前提下，降低运行成本，提升电力系统的经济效益。 其他说明：本文不仅提供了理论模型，还附带了MATLAB示例代码，便于读者理解和实践。此外，文中详细介绍了模型构建的方法和步骤，有助于深入理解分布鲁棒优化的应用。

基于Wasserstein距离的电气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型——考虑条件风险价值CVaR的新策略,基于Wasserstein距离与CVaR条件风险价值的电气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化调度模型,matlab代码：计及条件风险价值的电气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化 关键词：wasserstein距离 CVAR条件风险价值 分布鲁棒优化 电气综合能源 能量-备用调度 参考文档《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》 主要内容：代码主要做的是电气综合能源系统的不确定性调度问题。 通过wasserstein距离构建不确定参数的模糊集，建立了电气综合能源系统—能量备用市场联合优化调度模型，并在调度的过程中，考虑调度风险，利用条件风险价值CVaR评估风险价值,从而结合模糊集构建了完整的分布鲁棒模型，通过分布鲁棒模型对不确定性进行处理，显著降低鲁棒优化结果的保守性，更加符合实际。 ,关键词：matlab代码; Wasserstein距离; CV

线阵CCD（Charge-Coupled Device）是图像传感器的一种，广泛应用于工业、科研和医疗等领域，特别是需要连续扫描或高速成像的场合。线阵CCD的工作原理是通过光电效应将光信号转换为电信号，然后以像素序列的形式存储在器件内部。然而，由于制造工艺、温度变化、噪声等因素，线阵CCD捕获的图像可能会出现灰度分布不均的问题，这会影响图像的质量和后续处理的效果。 "线阵CCD图像灰度分布快速校正方法"针对的就是这一问题。灰度分布不均可能导致图像暗部过暗、亮部过亮，甚至出现条纹或噪声，因此，校正是必不可少的步骤。快速校正方法的目的是在保证图像质量的同时，尽可能缩短校正过程的时间，这对于实时性要求高的应用尤为重要。 校正方法通常包括以下几个关键步骤： 1. **数据采集**：需要获取线阵CCD在标准光照条件下的原始图像，记录下每个像素的灰度值。 2. **建立校正模型**：分析原始图像的灰度分布特性，可能使用统计方法如均值、方差等来描述灰度分布的偏差。通过拟合这些数据，构建出一个描述灰度非均匀性的数学模型。 3. **参数估计**：确定模型中的参数，这可能涉及到对线阵CCD响应特性的深度理解，比如暗电流、曝光时间、增益等因素。 4. **校正计算**：根据建立的模型和参数，计算出每个像素的校正值。这一步通常涉及矩阵运算，以实现全局的灰度校正。 5. **校正应用**：将计算出的校正值应用到原始图像上，得到校正后的图像，其灰度分布应更加均匀。 6. **性能评估**：通过对比校正前后的图像质量和相关指标，如信噪比、对比度等，验证校正方法的有效性和效率。 快速校正的关键在于优化算法和减少计算复杂度，例如使用快速傅里叶变换（FFT）进行滤波，或者采用迭代算法逐步逼近最优解。此外，为了适应实时处理，还可以采用并行计算、硬件加速等技术。 线阵CCD图像灰度分布的快速校正是一项关键技术，它涉及到图像处理、数字信号处理和优化算法等多个领域。通过高效的方法，不仅可以提升线阵CCD图像的质量，还能满足高速、实时的应用需求。对于具体实现的细节，可以参考提供的“一种线阵CCD图像灰度分布快速校正方法.pdf”文档，里面应该会有更详尽的理论阐述和实际案例分析。

如何使用COMSOL与MATLAB接口创建二维和三维随机分布球/圆模型，用于多孔介质的模拟。二维模型主要关注生成固定数目或随机孔隙率的互不相交小球，而三维模型则进一步扩展到生成固定数量或特定孔隙率的小球模型，小球半径服从正态分布。文中探讨了相关代码的具体实现方法及其应用背景，强调了代码的优化和与COMSOL环境的无缝集成，以便于科研人员进行高效的仿真和数据分析。 适用人群：从事多孔介质研究的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标：适用于需要模拟流体在多孔介质中流动行为的研究项目，旨在提供一种有效的建模工具和技术支持，帮助研究人员更好地理解和预测多孔介质内部的物理现象。 其他说明：文中提供的代码片段和模型构建思路对初学者友好，有助于快速上手并深入理解多孔介质模拟的基本原理和技术细节。同时，代码的灵活性使其可以根据具体需求进行定制化调整。