MATLAB电力系统仿真工具包介绍

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0 下载量 167 浏览量 更新于2024-11-17 收藏 5.54MB ZIP 举报
资源摘要信息: "048DDP_PowerSystem-master.zip" 标题中"048DDP_PowerSystem-master.zip"指向了一个压缩包文件，其中"DDP"可能是该资源的项目或文档编号。"PowerSystem"表明这是一个与电力系统相关的项目或模拟软件。"master"通常指代码库中的主分支，意味着该压缩包可能包含了该电力系统项目的最新版本或者是该分支下的完整代码库。 描述中对标题的重复可能意味着该文件是一个包含所有必要文件和资料的压缩包，但未提供更多描述内容，这需要我们通过解压和查看文件内容来进一步了解。 标签"matlab"说明该资源是用MATLAB编写的，MATLAB是一种广泛用于数据分析、算法开发和自动化测试的高性能编程环境。标签暗示这个电力系统项目可能包含数值计算、模拟、数据分析等方面的内容，以及可能的MATLAB脚本、函数、函数库等。 由于文件名称列表只有一个同名项“048DDP_PowerSystem-master”，这表明该压缩包文件结构较为简单，没有子文件夹或多个文件，且该文件很可能是包含整个项目代码和文档的单一压缩文件。 结合上述信息，可以推断以下知识点： 1. MATLAB编程环境：MATLAB是一个为算法开发、数据分析、可视化和数值计算而设计的高级语言和交互式环境。它广泛应用于工程和科学领域，特别是在电力系统分析和仿真的场景中。 2. 电力系统仿真：电力系统仿真通常需要模拟电网的动态行为，包括负载流分析、短路计算、稳定性分析等。MATLAB中自带的Simulink模块和第三方工具箱如SimPowerSystems提供了这样的仿真功能。 3. 代码版本控制：文件中的“master”标签表明该代码库是主分支版本。在软件开发中，主分支通常是用于发布和稳定版本的代码，它代表了最新的开发进度。版本控制是软件开发中的一个重要概念，通常使用Git等工具来管理代码的不同版本。 4. 文件压缩与打包：".zip"是一种常见的压缩文件格式，它将多个文件和文件夹压缩成一个文件以节省空间和方便传输。解压缩软件如WinRAR或内置在操作系统中的工具（如Windows的“文件资源管理器”和macOS的“预览”）都可以处理这些文件。 5. 软件工程概念：该资源的命名暗示了它可能是一个软件工程项目，这涉及到软件设计、开发和维护的过程。软件工程项目通常包含文档说明、需求分析、设计模式、测试计划和用户手册等。 总结以上知识点，该资源可能是一个使用MATLAB编写的电力系统仿真项目，它可能包含了用于电网分析和仿真的MATLAB脚本、函数等。由于是主分支版本，该项目应当是最新的，并且可能用于开发、研究或教育目的。该资源的使用可能需要对MATLAB环境有一定的了解，并且能够处理相关的电力系统仿真实验和数据解析。

电气代码：048DDP_PowerSystem-master.zip

2023-11-17 上传
048DDP_PowerSystem-master.zip 是一个与电气工程相关的压缩包，主要涉及电力系统方面的内容。由于没有具体的标签信息，我们可以从电力系统的常见知识点出发进行解释。 电力系统是现代生活的核心，它包括发电、输电...

25RDDP_PowerSystem-master.zip

2024-02-01 上传
标题中的"25RDDP_PowerSystem-master.zip"暗示了一个关于电力系统（Power System）的项目或代码库，其中可能包含用于处理、分析或监控电力系统的相关数据和程序。RDDP可能代表“实时数据处理”（Real-Time Data ...

基于matlab的DDP-PowerSystem-master.rar

2024-04-14 上传
标题中的"基于matlab的DDP-PowerSystem-master.rar"表明这是一个使用MATLAB开发的电力系统动态规划（DDP, Dynamic Programming）项目。这个项目可能包含了一系列用于解决电力系统优化问题的算法和工具，DDP是一种...

请将下列shell语句转换为python语句：for ((i = 0; i < $num_gpus; ++i)); do { gpu_id=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | cut -d',' -f$[$i+1]) python wenet/bin/train.py --gpu $gpu_id \ --config $train_config \ --data_type $data_type \ --symbol_table $dict \ ${bpemodel:+--bpe_model ${bpemodel}.model} \ --train_data data/$train_set/data.list \ --cv_data data/$train_dev/data.list \ ${checkpoint:+--checkpoint $checkpoint} \ ${enc_init:+--enc_init $enc_init} \ --enc_init_mods $enc_init_mods \ --model_dir $dir \ --ddp.init_method $init_method \ --ddp.world_size $num_gpus \ --ddp.rank $i \ --ddp.dist_backend $dist_backend \ --num_workers 6 \ $cmvn_opts } & done wait

2023-06-10 上传
-ddp.init_method {init_method} --ddp.world_size {num_gpus} --ddp.rank {i} --ddp.dist_backend {dist_backend} --num_workers 6 {cmvn_opts} &") os.system("wait") ``` 需要注意的是，以上代码中的变量`num_...

select ddp.sale_planid ,unnest(case when(ddp.plan_receiver_id is null or ddp.plan_receiver_id[1] is null) then ARRAY[-1]::integer[] else ddp.plan_receiver_id end) cabinet_rule_id_r from ( select dp.plan_receiver_id --unnest(case when dp.cabinet_rule_id is null or dp.cabinet_rule_id[1] is null then ARRAY[-1]::integer[] else dp.cabinet_rule_id end ) cabinet_rule_id_r ,unnest(case when (dp.next_plan_id is null or dp.next_plan_id[1] is null) then ARRAY[-1]::integer[] else dp.next_plan_id end) as sale_planid --销地计划 from ods.ods_durian_delivery_plan AS dp where dp.type='ORIGIN') ddpSQL纠错

2023-06-15 上传
SELECT ddp.sale_planid, unnest(CASE WHEN (ddp.plan_receiver_id IS NULL OR ddp.plan_receiver_id[1] IS NULL) THEN ARRAY[-1] ELSE ddp.plan_receiver_id END) AS cabinet_rule_id_r FROM ( SELECT dp.plan_...

优化SQL select round( ohbmc.after_actual_amount/zz,0) cost_moneyi ,count(distinct case when ddp.orig_plan_rid = -1 then null else ddp.orig_plan_rid end) AS orig_num ,array_agg (dlt.state) AS loading_state ,count(DISTINCT CASE WHEN ddp.sale_planid = -1 THEN NULL ELSE ddp.sale_planid END) AS saleid_num--销地已计划数量 ,array_agg(dto.state) AS saletransport_state from ( SELECT id AS origin_planid , unnest(cabinet_rule_id) cabinet_rule_id -- 判断 next_plan_id 本身是空和 next_plan_id 为 {} ,unnest(case when (next_plan_id is null or next_plan_id[1] is null) then ARRAY[-1]::integer[] else next_plan_id end) as sale_planid --销地计划 , case when dp.plan_receiver_id is null then -1 else dp.plan_receiver_id end orig_plan_rid --产地计划 FROM ods.ods_durian_delivery_plan as dp left join ods.ods_hl_commodity_category as hcc on hcc.category_id = dp.category_id WHERE dp.type = 'ORIGIN' AND dp.deleted = 99 AND dp.tenant_id = 1 and cabinet_rule_id='{8}'or cabinet_rule_id='{9}'or cabinet_rule_id='{10000005}'---取白心火龙果 AND hcc.category_name = '火龙果') as ddp LEFT JOIN ods.ods_durian_loading_task AS dlt ON dlt.plan_id = ddp.origin_planid and dlt.plan_type='ORIGIN' AND dlt.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_transport_order AS dto ON dto.plan_id = ddp.sale_planid AND dto.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_receipt_task AS drt ON drt.plan_id = ddp.sale_planid AND drt.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_transport_order AS dto1 ON dto1.plan_id = ddp.sale_planid AND dto1.sort_no = 1 AND dto1.deleted = 99 left join (select odlsi.plan_id,sum(odlsi.quantity) zz from ods.ods_durian_loading_sku_item odlsi group by 1) odlsi on odlsi.plan_id=dlt.plan_id left join (select *, unnest(case when ( odbr.bill_main_id is null or odbr.bill_main_id is null) then ARRAY[-1]::integer[] else odbr.bill_main_id end) bill_main_id_r from ods.ods_durian_bill_rel odbr) odbr on odbr.data_id= dlt.plan_id and odbr.data_type='ORIGIN_FEE' left join ods.ods_hl_bill_main_currency ohbmc on ohbmc.bill_main_id=odbr.bill_main_id_r and ohbmc.deleted=99 group by 1;

2023-06-13 上传
这个SQL查询语句比较复杂，可以考虑以下几种优化方式： 1. 使用JOIN语句代替子查询：可以把子查询转换成JOIN语句，这样可以提高查询的效率。 2. 合理使用索引：根据实际情况，选择合适的索引可以大大提升查询效率...

请将下列shell语句转换为python语句：if [ ${stage} -le 5 ] && [ ${stop_stage} -ge 5 ]; then # Training mkdir -p $dir INIT_FILE=$dir/ddp_init rm -f $INIT_FILE # delete old one before starting init_method=file://$(readlink -f $INIT_FILE) echo "$0: init method is $init_method" num_gpus=$(echo $CUDA_VISIBLE_DEVICES | awk -F "," '{print NF}') # Use "nccl" if it works, otherwise use "gloo" dist_backend="nccl" cmvn_opts= $cmvn && cmvn_opts="--cmvn data/${train_set}/global_cmvn"

2023-06-10 上传
INIT_FILE = f"{dir}/ddp_init" os.remove(INIT_FILE) if os.path.exists(INIT_FILE) else None # delete old one before starting init_method = f"file://{os.path.realpath(INIT_FILE)}" print(f"{__file__}:...

ValueError: You selected an invalid strategy name: `strategy=None`. It must be either a string or an instance of `pytorch_lightning.strategies.Strategy`. Example choices: auto, ddp, ddp_spawn, deepspeed, ... Find a complete list of options in our documentation at https://lightning.ai

2023-05-12 上传
这个错误提示意味着你在使用 PyTorch Lightning 框架时选择...有效的策略名称包括 `auto`、`ddp`、`ddp_spawn`、`deepspeed` 等。您可以在 PyTorch Lightning 文档中找到完整的选项列表，以了解每种策略的用途和限制。

DDP命令行参数

2023-05-24 上传
DDP（Distributed Data Parallel）是PyTorch中的一种分布式训练策略，可以在多个GPU或多台机器上进行模型训练。以下是DDP命令行参数的说明： 1. `--nproc_per_node`: 每个节点（机器）上使用的GPU数目。 2. `--n...

if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) model_without_ddp = model.module n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print('number of params:', n_parameters)

2023-06-08 上传
- `model_without_ddp = model.module` 获取没有 `DistributedDataParallel` 封装的模型，以便之后进行保存或者使用。 - `n_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)` 统计模型...
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