光储荷经济性调度问题【数学规划的应用（含代码）】阿里达摩院MindOpt
本文介绍使用MindOpt工具优化光储荷经济性调度的数学规划问题。光储荷经济性调度技术旨在最大化能源利用率和经济效益，应用场景包括分布式光伏微网、家庭能源管理系统、商业及工业用电、电力市场参与者等。文章详细阐述了如何通过数学规划方法解决虚拟电厂中的不确定性与多目标优化难题，并借助MindOpt云建模平台、MindOpt APL建模语言及MindOpt优化求解器实现问题建模与求解。最终案例展示了如何通过合理充放电策略减少37%的电费支出，实现经济与环保双重效益。读者可通过提供的链接获取完整源代码。
智慧楼宇多目标调度问题【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文探讨了使用MindOpt工具优化智慧楼宇的多目标调度问题，特别是在虚拟电厂场景下的应用。智慧楼宇通过智能化技术综合考虑能耗、舒适度等多目标，实现楼宇设备的有效管理和调度。虚拟电厂作为多能源聚合体，能够参与电力市场，提供调峰、调频等辅助服务。文章介绍了如何使用MindOpt云上建模求解平台及MindOpt APL建模语言对楼宇多目标调度问题进行数学建模和求解，旨在通过优化储能设备的充放电操作来最小化用电成本、碳排放成本和功率变化成本，从而实现经济、环保和电网稳定的综合目标。最终结果显示，在使用储能设备的情况下，相比不使用储能设备的情形，成本节约达到了约48%。
Linux设备树（DTS）介绍
**设备树(DTS)是Linux中用于描述硬件信息的文本文件，旨在减少内核与平台相关代码的耦合。DTS文件包含静态硬件配置，不支持动态变更。它被编译成DTB二进制文件，供内核在启动时解析以了解硬件布局。设备树解决了ARM体系结构代码维护的复杂性问题，通过解耦实现vendor修改的独立和共二进制目标。设备树overlay允许对配置进行增量修改，遵循特定规则，如dts覆盖dtsi，先引用后修改。调试时，可使用内置工具反编译dtb或dtbo映像为dts文本以检查内容。**
基于UKF无迹卡尔曼滤波的电池Soc估计matlab仿真
**摘要：**
使用MATLAB2022a，基于UKF的电池SOC估计仿真比较真实值，展示非线性滤波在电动车电池管理中的效用。电池电气模型描述电压、电流与SoC的非线性关系，UKF利用无迹变换处理非线性，通过预测和更新步骤实时估计SoC，优化状态估计。尽管UKF有效，但依赖准确模型参数。