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java线程安全总结(转载)

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转载自 ---- http://www.iteye.com/topic/806990

 

       最近想将java基础的一些东西都整理整理,写下来,这是对知识的总结,也是一种乐趣。已经拟好了提纲,大概分为这几个主题: java线程安全,java垃圾收集,java并发包详细介绍,java profile和jvm性能调优慢慢写吧。本人jameswxx原创文章,转载请注明出处,我费了很多心血,多谢了。关于java线 程安全,网上有很多资料,我只想从自己的角度总结对这方面的考虑,有时候写东西是很痛苦的,知道一些东西,但想用文字说清楚,却不是那么容易。我认为要认 识java线程安全,必须了解两个主要的点:java的内存模型,java的线程同步机制。特别是内存模型,java的线程同步机制很大程度上都是基于内 存模型而设定的。后面我还会写java并发包的文章,详细总结如何利用java并发包编写高效安全的多线程并发程序。暂时写得比较仓促,后面会慢慢补充完 善。


浅谈java内存模型
       不同的平台,内存模型是不一样的,但是jvm的内存模型规范是统一的。其实java的多线程并发问题最终都会反映在java的内存模型上,所谓线程安全无 非是要控制多个线程对某个资源的有序访问或修改。总结java的内存模型,要解决两个主要的问题:可见性和有序性。我们都知道计算机有高速缓存的存在,处 理器并不是每次处理数据都是取内存的。JVM定义了自己的内存模型,屏蔽了底层平台内存管理细节,对于java开发人员,要清楚在jvm内存模型的基础 上,如果解决多线程的可见性和有序性。
       那么,何谓可见性? 多个线程之间是不能互相传递数据通信的,它们之间的沟通只能通过共享变量来进行。Java内存模型(JMM)规定了jvm有主内存,主内存是多个线程共享 的。当new一个对象的时候,也是被分配在主内存中,每个线程都有自己的工作内存,工作内存存储了主存的某些对象的副本,当然线程的工作内存大小是有限制 的。当线程操作某个对象时,执行顺序如下:
 (1) 从主存复制变量到当前工作内存 (read and load)
 (2) 执行代码,改变共享变量值 (use and assign)
 (3) 用工作内存数据刷新主存相关内容 (store and write)

JVM规范定义了线程对主存的操作指 令:read,load,use,assign,store,write。当一个共享变量在多个线程的工作内存中都有副本时,如果一个线程修改了这个共享 变量,那么其他线程应该能够看到这个被修改后的值,这就是多线程的可见性问题。
        那么,什么是有序性呢 ?线程在引用变量时不能直接从主内存中引用,如果线程工作内存中没有该变量,则会从主内存中拷贝一个副本到工作内存中,这个过程为read-load,完 成后线程会引用该副本。当同一线程再度引用该字段时,有可能重新从主存中获取变量副本(read-load-use),也有可能直接引用原来的副本 (use),也就是说 read,load,use顺序可以由JVM实现系统决定。
        线程不能直接为主存中中字段赋值,它会将值指定给工作内存中的变量副本(assign),完成后这个变量副本会同步到主存储区(store- write),至于何时同步过去,根据JVM实现系统决定.有该字段,则会从主内存中将该字段赋值到工作内存中,这个过程为read-load,完成后线 程会引用该变量副本,当同一线程多次重复对字段赋值时,比如:

Java代码  收藏代码
  1. for ( int  i= 0 ;i< 10 ;i++)  
  2.  a++;  
 


线程有可能只对工作内存中的副本进行赋值,只到最后一次赋值后才同步到主存储区,所以assign,store,weite顺序可以由JVM实现系统决 定。假设有一个共享变量x,线程a执行x=x+1。从上面的描述中可以知道x=x+1并不是一个原子操作,它的执行过程如下:
1 从主存中读取变量x副本到工作内存
2 给x加1
3 将x加1后的值写回主

如果另外一个线程b执行x=x-1,执行过程如下:
1 从主存中读取变量x副本到工作内存
2 给x减1
3 将x减1后的值写回主存

那么显然,最终的x的值是不可靠的。假设x现在为10,线程a加1,线程b减1,从表面上看,似乎最终x还是为10,但是多线程情况下会有这种情况发生:
1:线程a从主存读取x副本到工作内存,工作内存中x值为10
2:线程b从主存读取x副本到工作内存,工作内存中x值为10
3:线程a将工作内存中x加1,工作内存中x值为11
4:线程a将x提交主存中,主存中x为11
5:线程b将工作内存中x值减1,工作内存中x值为9
6:线程b将x提交到中主存中,主存中x为9

同样,x有可能为11,如果x是一个银行账户,线程a存款,线程b扣款,显然这样是有严重问题的,要解决这个问题,必须保证线程a和线程b是有序执行的, 并且每个线程执行的加1或减1是一个原子操作。看看下面代码:

Java代码  收藏代码
  1. public   class  Account {  
  2.   
  3.     private   int  balance;  
  4.   
  5.     public  Account( int  balance) {  
  6.         this .balance = balance;  
  7.     }  
  8.   
  9.     public   int  getBalance() {  
  10.         return  balance;  
  11.     }  
  12.   
  13.     public   void  add( int  num) {  
  14.         balance = balance + num;  
  15.     }  
  16.   
  17.     public   void  withdraw( int  num) {  
  18.         balance = balance - num;  
  19.     }  
  20.   
  21.     public   static   void  main(String[] args)  throws  InterruptedException {  
  22.         Account account = new  Account( 1000 );  
  23.         Thread a = new  Thread( new  AddThread(account,  20 ),  "add" );  
  24.         Thread b = new  Thread( new  WithdrawThread(account,  20 ),  "withdraw" );  
  25.         a.start();  
  26.         b.start();  
  27.         a.join();  
  28.         b.join();  
  29.         System.out.println(account.getBalance());  
  30.     }  
  31.   
  32.     static   class  AddThread  implements  Runnable {  
  33.         Account account;  
  34.         int      amount;  
  35.   
  36.         public  AddThread(Account account,  int  amount) {  
  37.             this .account = account;  
  38.             this .amount = amount;  
  39.         }  
  40.   
  41.         public   void  run() {  
  42.             for  ( int  i =  0 ; i <  200000 ; i++) {  
  43.                 account.add(amount);  
  44.             }  
  45.         }  
  46.     }  
  47.   
  48.     static   class  WithdrawThread  implements  Runnable {  
  49.         Account account;  
  50.         int      amount;  
  51.   
  52.         public  WithdrawThread(Account account,  int  amount) {  
  53.             this .account = account;  
  54.             this .amount = amount;  
  55.         }  
  56.   
  57.         public   void  run() {  
  58.             for  ( int  i =  0 ; i <  100000 ; i++) {  
  59.                 account.withdraw(amount);  
  60.             }  
  61.         }  
  62.     }  
  63. }  
 


第一次执行结果为10200,第二次执行结果为1060,每次执行的结果都是不确定的,因为线程的执行顺序是不可预见的。这是java同步产生的根 源,synchronized关键字保证了多个线程对于同步块是互斥的,synchronized作为一种同步手段,解决java多线程的执行有序性和内 存可见性,而volatile关键字之解决多线程的内存可见性问题。后面将会详细介绍。



synchronized关键 字
        上面说了,java用synchronized关键字做为多线程并发环境的执行有序性的保证手段之一。当一段代码会修改共享变量,这一段代码成为互斥区或 临界区,为了保证共享变量的正确性,synchronized标示了临界区。典型的用法如下:

Java代码  收藏代码
  1. synchronized (锁){  
  2.      临界区代码  
  3. }   
 


为了保证银行账户的安全,可以操作账户的方法如下:

Java代码  收藏代码
  1. public   synchronized   void  add( int  num) {  
  2.      balance = balance + num;  
  3. }  
  4. public   synchronized   void  withdraw( int  num) {  
  5.      balance = balance - num;  
  6. }  
 


刚才不是说了synchronized的用法是这样的吗:

Java代码  收藏代码
  1. synchronized (锁){  
  2. 临界区代码  
  3. }  
 


那么对于public synchronized void add(int num)这种情况,意味着什么呢?其实这种情况,锁就是这个方法所在的对象。同理,如果方法是public  static synchronized void add(int num),那么锁就是这个方法所在的class。
        理论上,每个对象都可以做为锁,但一个对象做为锁时,应该被多个线程共享,这样才显得有意义,在并发环境下,一个没有共享的对象作为锁是没有意义的。假如 有这样的代码:

Java代码  收藏代码
  1. public   class  ThreadTest{  
  2.   public   void  test(){  
  3.      Object lock=new  Object();  
  4.      synchronized  (lock){  
  5.         //do something   
  6.      }  
  7.   }  
  8. }  
 


lock变量作为一个锁存在根本没有意义,因为它根本不是共享对象,每个线程进来都会执行Object lock=new Object();每个线程都有自己的lock,根本不存在锁竞争。
        每个锁对象都有两个队列,一个是就绪队列,一个是阻塞队列,就绪队列存储了将要获得锁的线程,阻塞队列存储了被阻塞的线程,当一个被线程被唤醒 (notify)后,才会进入到就绪队列,等待cpu的调度。当一开始线程a第一次执行account.add方法时,jvm会检查锁对象account 的就绪队列是否已经有线程在等待,如果有则表明account的锁已经被占用了,由于是第一次运行,account的就绪队列为空,所以线程a获得了锁, 执行account.add方法。如果恰好在这个时候,线程b要执行account.withdraw方法,因为线程a已经获得了锁还没有释放,所以线程 b要进入account的就绪队列,等到得到锁后才可以执行。
一个线程执行临界区代码过程如下:
1 获得同步锁
2 清空工作内存
3 从主存拷贝变量副本到工作内存
4 对这些变量计算
5 将变量从工作内存写回到主存
6 释放锁
可见,synchronized既保证了多线程的并发有序性,又保证了多线程的内存可见性。


生产者/消费者模式
        生产者/消费者模式其实是一种很经典的线程同步模型,很多时候,并不是光保证多个线程对某共享资源操作的互斥性就够了,往往多个线程之间都是有协作的。
        假设有这样一种情况,有一个桌子,桌子上面有一个盘子,盘子里只能放一颗鸡蛋,A专门往盘子里放鸡蛋,如果盘子里有鸡蛋,则一直等到盘子里没鸡蛋,B专门 从盘子里拿鸡蛋,如果盘子里没鸡蛋,则等待直到盘子里有鸡蛋。其实盘子就是一个互斥区,每次往盘子放鸡蛋应该都是互斥的,A的等待其实就是主动放弃锁,B 等待时还要提醒A放鸡蛋。
如何让线程主动释放锁
很简单,调用锁的wait()方法就好。wait方法是从Object来的,所以任意对象都有这个方法。看这个代码片段:

Java代码  收藏代码
  1. Object lock= new  Object(); //声明了一个对象作为锁   
  2.    synchronized  (lock) {  
  3.        balance = balance - num;  
  4.        //这里放弃了同步锁,好不容易得到,又放弃了   
  5.        lock.wait();  
  6. }  
 


如果一个线程获得了锁lock,进入了同步块,执行lock.wait(),那么这个线程会进入到lock的阻塞队列。如果调用 lock.notify()则会通知阻塞队列的某个线程进入就绪队列。
声明一个盘子,只能放一个鸡蛋

 
Java代码  收藏代码
  1. import  java.util.ArrayList;  
  2. import  java.util.List;  
  3.   
  4. public   class  Plate {  
  5.   
  6.     List<Object> eggs = new  ArrayList<Object>();  
  7.   
  8.     public   synchronized  Object getEgg() {  
  9.         if  (eggs.size() ==  0 ) {  
  10.             try  {  
  11.                 wait();  
  12.             } catch  (InterruptedException e) {  
  13.             }  
  14.         }  
  15.   
  16.         Object egg = eggs.get(0 );  
  17.         eggs.clear();// 清空盘子   
  18.         notify();// 唤醒阻塞队列的某线程到就绪队列   
  19.         System.out.println("拿到鸡蛋" );  
  20.         return  egg;  
  21.     }  
  22.   
  23.     public   synchronized   void  putEgg(Object egg) {  
  24.         if  (eggs.size() >  0 ) {  
  25.             try  {  
  26.                 wait();  
  27.             } catch  (InterruptedException e) {  
  28.             }  
  29.         }  
  30.         eggs.add(egg);// 往盘子里放鸡蛋   
  31.         notify();// 唤醒阻塞队列的某线程到就绪队列   
  32.         System.out.println("放入鸡蛋" );  
  33.     }  
  34.       
  35.     static   class  AddThread  extends  Thread{  
  36.         private  Plate plate;  
  37.         private  Object egg= new  Object();  
  38.         public  AddThread(Plate plate){  
  39.             this .plate=plate;  
  40.         }  
  41.           
  42.         public   void  run(){  
  43.             for ( int  i= 0 ;i< 5 ;i++){  
  44.                 plate.putEgg(egg);  
  45.             }  
  46.         }  
  47.     }  
  48.       
  49.     static   class  GetThread  extends  Thread{  
  50.         private  Plate plate;  
  51.         public  GetThread(Plate plate){  
  52.             this .plate=plate;  
  53.         }  
  54.           
  55.         public   void  run(){  
  56.             for ( int  i= 0 ;i< 5 ;i++){  
  57.                 plate.getEgg();  
  58.             }  
  59.         }  
  60.     }  
  61.       
  62.     public   static   void  main(String args[]){  
  63.         try  {  
  64.             Plate plate=new  Plate();  
  65.             Thread add=new  Thread( new  AddThread(plate));  
  66.             Thread get=new  Thread( new  GetThread(plate));  
  67.             add.start();  
  68.             get.start();  
  69.             add.join();  
  70.             get.join();  
  71.         } catch  (InterruptedException e) {  
  72.             e.printStackTrace();  
  73.         }  
  74.         System.out.println("测试结束" );  
  75.     }  
  76. }  

  执行结果:

Html代码  收藏代码
  1. 放入鸡蛋  
  2. 拿到鸡蛋  
  3. 放入鸡蛋  
  4. 拿到鸡蛋  
  5. 放入鸡蛋  
  6. 拿到鸡蛋  
  7. 放入鸡蛋  
  8. 拿到鸡蛋  
  9. 放入鸡蛋  
  10. 拿到鸡蛋  
  11. 测试结束  
 

 


声明一个Plate对象为plate,被线程A和线程B共享,A专门放鸡蛋,B专门拿鸡蛋。假设
1 开始,A调用plate.putEgg方法,此时eggs.size()为0,因此顺利将鸡蛋放到盘子,还执行了notify()方法,唤醒锁的阻塞队列 的线程,此时阻塞队列还没有线程。
2 又有一个A线程对象调用plate.putEgg方法,此时eggs.size()不为0,调用wait()方法,自己进入了锁对象的阻塞队列。
3 此时,来了一个B线程对象,调用plate.getEgg方法,eggs.size()不为0,顺利的拿到了一个鸡蛋,还执行了notify()方法,唤 醒锁的阻塞队列的线程,此时阻塞队列有一个A线程对象,唤醒后,它进入到就绪队列,就绪队列也就它一个,因此马上得到锁,开始往盘子里放鸡蛋,此时盘子是 空的,因此放鸡蛋成功。
4 假设接着来了线程A,就重复2;假设来料线程B,就重复3。

整个过程都保证了放鸡蛋,拿鸡蛋,放鸡蛋,拿鸡蛋。



volatile关键字
       volatile是java提供的一种同步手段,只不过它是轻量级的同步,为什么这么说,因为volatile只能保证多线程的内存可见性,不能保证多线 程的执行有序性。而最彻底的同步要保证有序性和可见性,例如synchronized。任何被volatile修饰的变量,都不拷贝副本到工作内存,任何 修改都及时写在主存。因此对于Valatile修饰的变量的修改,所有线程马上就能看到,但是volatile不能保证对变量的修改是有序的。什么意思 呢?假如有这样的代码:

Java代码  收藏代码
  1. public   class  VolatileTest{  
  2.   public   volatile   int  a;  
  3.   public   void  add( int  count){  
  4.        a=a+count;  
  5.   }  
  6. }  
 


        当一个VolatileTest对象被多个线程共享,a的值不一定是正确的,因为a=a+count包含了好几步操作,而此时多个线程的执行是无序的,因 为没有任何机制来保证多个线程的执行有序性和原子性。volatile存在的意义是,任何线程对a的修改,都会马上被其他线程读取到,因为直接操作主存, 没有线程对工作内存和主存的同步。所以,volatile的使用场景是有限的,在有限的一些情形下可以使用 volatile 变量替代锁。要使 volatile 变量提供理想的线程安全,必须同时满足下面两个条件:
1)对 变量的写操作不依赖于当前值。
2)该变量没有包含在具有其他变量的不变式中

volatile只保证了可见性,所以Volatile适合直接赋值的场景,如

Java代码  收藏代码
  1. public   class  VolatileTest{  
  2.   public   volatile   int  a;  
  3.   public   void  setA( int  a){  
  4.       this .a=a;  
  5.   }  
  6. }  
 


在没有volatile声明时,多线程环境下,a的最终值不一定是正确的,因为this.a=a;涉及到给a赋值和将a同步回主存的步骤,这个顺序可能被 打乱。如果用volatile声明了,读取主存副本到工作内存和同步a到主存的步骤,相当于是一个原子操作。所以简单来说,volatile适合这种场 景:一个变量被多个线程共享,线程直接给这个变量赋值。这是一种很简单的同步场景,这时候使用volatile的开销将会非常小。

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    linux之用户管理教程.md

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    基于单片机的搬运机器人设计(51+1602+L298+BZ+KEY6)#0096

    包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片; 2、采用1602液晶显示设置及状态; 3、采用L298驱动两个电机,模拟机械臂动力、移动底盘动力; 3、首先按键配置-待搬运物块的高度和宽度(为0不能开始搬运); 4、按下启动键开始搬运,搬运流程如下: 机械臂先把物块抓取到机器车上, 机械臂减速 机器车带着物块前往目的地 机器车减速 机械臂把物块放下来 机械臂减速 机器车回到物块堆积处(此时机器车是空车) 机器车减速 蜂鸣器提醒 按下复位键,结束本次搬运

    基于下垂控制的三相逆变器电压电流双闭环仿真及MATLAB/Simulink/PLECS实现

    内容概要:本文详细介绍了基于下垂控制的三相逆变器电压电流双闭环控制的仿真方法及其在MATLAB/Simulink和PLECS中的具体实现。首先解释了下垂控制的基本原理,即有功调频和无功调压,并给出了相应的数学表达式。随后讨论了电压环和电流环的设计与参数整定,强调了两者带宽的差异以及PI控制器的参数选择。文中还提到了一些常见的调试技巧,如锁相环的响应速度、LC滤波器的谐振点处理、死区时间设置等。此外,作者分享了一些实用的经验,如避免过度滤波、合理设置采样周期和下垂系数等。最后,通过突加负载测试展示了系统的动态响应性能。 适合人群:从事电力电子、微电网研究的技术人员,尤其是有一定MATLAB/Simulink和PLECS使用经验的研发人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相逆变器下垂控制机制的研究人员和技术人员,旨在帮助他们掌握电压电流双闭环控制的具体实现方法,提高仿真的准确性和效率。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论讲解,还结合了大量的实战经验和调试技巧,有助于读者更好地理解和应用相关技术。

    光伏并网逆变器全栈开发资料:硬件设计、控制算法及实战经验

    内容概要:本文详细介绍了光伏并网逆变器的全栈开发资料,涵盖了从硬件设计到控制算法的各个方面。首先,文章深入探讨了功率接口板的设计,包括IGBT缓冲电路、PCB布局以及EMI滤波器的具体参数和设计思路。接着,重点讲解了主控DSP板的核心控制算法,如MPPT算法的实现及其注意事项。此外,还详细描述了驱动扩展板的门极驱动电路设计,特别是光耦隔离和驱动电阻的选择。同时,文章提供了并联仿真的具体实现方法,展示了环流抑制策略的效果。最后,分享了许多宝贵的实战经验和调试技巧,如主变压器绕制、PWM输出滤波、电流探头使用等。 适合人群:从事电力电子、光伏系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:①帮助工程师理解和掌握光伏并网逆变器的硬件设计和控制算法;②提供详细的实战经验和调试技巧,提升产品的可靠性和性能;③适用于希望深入了解光伏并网逆变器全栈开发的技术人员。 其他说明:文中不仅提供了具体的电路设计和代码实现,还分享了许多宝贵的实际操作经验和常见问题的解决方案,有助于提高开发效率和产品质量。

    机器人轨迹规划中粒子群优化与3-5-3多项式结合的时间最优路径规划

    内容概要:本文详细介绍了粒子群优化(PSO)算法与3-5-3多项式相结合的方法,在机器人轨迹规划中的应用。首先解释了粒子群算法的基本原理及其在优化轨迹参数方面的作用,随后阐述了3-5-3多项式的数学模型,特别是如何利用不同阶次的多项式确保轨迹的平滑过渡并满足边界条件。文中还提供了具体的Python代码实现,展示了如何通过粒子群算法优化时间分配,使3-5-3多项式生成的轨迹达到时间最优。此外,作者分享了一些实践经验,如加入惩罚项以避免超速,以及使用随机扰动帮助粒子跳出局部最优。 适合人群:对机器人运动规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者,尤其是有一定编程基础并对优化算法有初步了解的人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制机器人运动的应用场合,如工业自动化生产线、无人机导航等。主要目标是在保证轨迹平滑的前提下,尽可能缩短运动时间,提高工作效率。 其他说明:文中不仅给出了理论讲解,还有详细的代码示例和调试技巧,便于读者理解和实践。同时强调了实际应用中需要注意的问题,如系统的建模精度和安全性考量。

    【KUKA 机器人资料】:kuka机器人压铸欧洲标准.pdf

    KUKA机器人相关资料

    光子晶体中BIC与OAM激发的模拟及三维Q值计算

    内容概要:本文详细探讨了光子晶体中的束缚态在连续谱中(BIC)及其与轨道角动量(OAM)激发的关系。首先介绍了光子晶体的基本概念和BIC的独特性质,随后展示了如何通过Python代码模拟二维光子晶体中的BIC,并解释了BIC在光学器件中的潜在应用。接着讨论了OAM激发与BIC之间的联系,特别是BIC如何增强OAM激发效率。文中还提供了使用有限差分时域(FDTD)方法计算OAM的具体步骤,并介绍了计算本征态和三维Q值的方法。此外,作者分享了一些实验中的有趣发现,如特定条件下BIC表现出OAM特征,以及不同参数设置对Q值的影响。 适合人群:对光子晶体、BIC和OAM感兴趣的科研人员和技术爱好者,尤其是从事微纳光子学研究的专业人士。 使用场景及目标:适用于希望通过代码模拟深入了解光子晶体中BIC和OAM激发机制的研究人员。目标是掌握BIC和OAM的基础理论,学会使用Python和其他工具进行模拟,并理解这些现象在实际应用中的潜力。 其他说明:文章不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实验心得和技巧,帮助读者避免常见错误,提高模拟精度。同时,强调了物理离散化方式对数值计算结果的重要影响。

    C#联合Halcon 17.12构建工业视觉项目的配置与应用

    内容概要:本文详细介绍了如何使用C#和Halcon 17.12构建一个功能全面的工业视觉项目。主要内容涵盖项目配置、Halcon脚本的选择与修改、相机调试、模板匹配、生产履历管理、历史图像保存以及与三菱FX5U PLC的以太网通讯。文中不仅提供了具体的代码示例,还讨论了实际项目中常见的挑战及其解决方案,如环境配置、相机控制、模板匹配参数调整、PLC通讯细节、生产数据管理和图像存储策略等。 适合人群:从事工业视觉领域的开发者和技术人员,尤其是那些希望深入了解C#与Halcon结合使用的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要开发复杂视觉检测系统的工业应用场景,旨在提高检测精度、自动化程度和数据管理效率。具体目标包括但不限于:实现高效的视觉处理流程、确保相机与PLC的无缝协作、优化模板匹配算法、有效管理生产和检测数据。 其他说明:文中强调了框架整合的重要性,并提供了一些实用的技术提示,如避免不同版本之间的兼容性问题、处理实时图像流的最佳实践、确保线程安全的操作等。此外,还提到了一些常见错误及其规避方法,帮助开发者少走弯路。

    基于Matlab的9节点配电网中分布式电源接入对节点电压影响的研究

    内容概要:本文探讨了分布式电源(DG)接入对9节点配电网节点电压的影响。首先介绍了9节点配电网模型的搭建方法,包括定义节点和线路参数。然后,通过在特定节点接入分布式电源,利用Matlab进行潮流计算,模拟DG对接入点及其周围节点电压的影响。最后,通过绘制电压波形图,直观展示了不同DG容量和接入位置对配电网电压分布的具体影响。此外,还讨论了电压越限问题以及不同线路参数对电压波动的影响。 适合人群:电力系统研究人员、电气工程学生、从事智能电网和分布式能源研究的专业人士。 使用场景及目标:适用于研究分布式电源接入对配电网电压稳定性的影响,帮助优化分布式电源的规划和配置,确保电网安全稳定运行。 其他说明:文中提供的Matlab代码和图表有助于理解和验证理论分析,同时也为后续深入研究提供了有价值的参考资料。

    电力市场领域中基于CVaR风险评估的省间交易商最优购电模型研究与实现

    内容概要:本文探讨了在两级电力市场环境中,针对省间交易商的最优购电模型的研究。文中提出了一个双层非线性优化模型,用于处理省内电力市场和省间电力交易的出清问题。该模型采用CVaR(条件风险价值)方法来评估和管理由新能源和负荷不确定性带来的风险。通过KKT条件和对偶理论,将复杂的双层非线性问题转化为更易求解的线性单层问题。此外,还通过实际案例验证了模型的有效性,展示了不同风险偏好设置对购电策略的影响。 适合人群:从事电力系统规划、运营以及风险管理的专业人士,尤其是对电力市场机制感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标:适用于希望深入了解电力市场运作机制及其风险控制手段的研究人员和技术开发者。主要目标是为省间交易商提供一种科学有效的购电策略,以降低风险并提高经济效益。 其他说明:文章不仅介绍了理论模型的构建过程,还包括具体的数学公式推导和Python代码示例,便于读者理解和实践。同时强调了模型在实际应用中存在的挑战,如数据精度等问题,并指出了未来改进的方向。

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