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极端天气下的配电网优化需深度融合脆弱性评估与分布式电源配置。动态多场景建模：整合气象预测与实时数据，构建自适应优化框架。多要素协同：量化电动汽车、虚拟电厂等新业态与灾害的交互机制。韧性-经济性平衡：开发兼顾长期投资效益与短期应急响应的混合优化模型。政策与标准：将极端气候信息纳入电力规划，提升设备抗灾标准（如提高设计风速阈值）。通过上述改进，配电网可在极端天气下实现从“被动防御”到“主动韧性”的转变
本文聚焦于基于双向DC-DC变换器的储能电池SOC充电与放电双模式展开研究。通过理论分析构建了充电与放电模式的控制策略，充电模式采用电池电流单闭环控制，放电模式运用输出电压外环、电池电流内环的双闭环控制。借助Simulink搭建仿真模型，验证了蓄电池在充电与放电两个模态下的性能。结果表明，充电模式下实际电流能有效跟踪给定值，放电模式下输出电压可按设定值稳定输出，为储能电池的高效管理提供了理论依据与
随着可再生能源发电渗透率的提升，弱电网特性日益显著，跟网型逆变器在弱电网下的稳定性问题成为制约新能源并网的关键因素。本文针对弱电网高阻抗、低短路比特性导致的跟网型逆变器小干扰稳定性问题，提出基于双锁相环的阻抗重塑控制策略。通过构建状态空间模型并计算特征值矩阵，分析系统稳定性边界；结合阻抗重塑技术调整逆变器输出阻抗特性，使系统在0.9 p.u.电压水平下仍能保持稳定。仿真对比表明，改进策略显著提升了
针对传统 PID 控制器依赖人工整定参数、难以适应系统模型不确定性、外部扰动及被控对象动态特性变化的缺陷，本文提出一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习算法的 PID 参数实时自适应优化方法。该方法将强化学习智能体与 PID 控制闭环相结合，通过智能体与被控对象的持续交互自主学习最优控制策略，实现比例系数 Kp、积分系数 Ki、微分系数 Kd 的在线动态调整。依托 MATLAB R2022
针对传统异步电机模型预测控制存在权重系数整定复杂、多目标优化耦合、控制结构繁琐等问题，本文提出一种有限控制集单矢量模型预测磁链控制（FCS-MFPC）策略。
自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、环境监测、水下作业等领域的核心装备，其路径跟踪控制性能直接决定作业精度与任务可靠性。欠驱动AUV因推进器配置受限，存在非完整约束，导致其二维路径跟踪控制面临非线性、强耦合、模型不确定性等诸多挑战。为解决上述问题，本文提出一种融合视线（LOS）制导与反步控制的欠驱动AUV二维路径跟踪控制策略。首先构建AUV水平面运动误差模型，明确期望速度与实际运动状态的偏差
本文介绍了一种基于深度自编码器(DAE)的锂电池剩余寿命(RUL)预测方法。该方法利用MATLAB R2025b环境，通过多层神经网络自动提取电池运行数据中的退化特征，克服了传统方法在复杂工况下的局限性。项目包含数据预处理、噪声自编码器训练、潜特征提取和RUL回归预测四个核心模块，实现了端到端的寿命预测流程。实验结果表明，该方法能有效处理含噪数据，在不同工况下保持预测稳定性，平均绝对误差显著降低。
本文介绍了一个基于MATLAB平台实现的光伏功率预测项目，采用残差网络(ResNet)模型处理光伏发电功率预测问题。项目针对光伏功率受气象因素影响大、波动性强等特点，利用ResNet深层网络结构有效提取历史功率序列和多维气象数据的时空特征，解决了传统方法在非线性特征提取和噪声处理上的不足。文章详细阐述了项目背景、模型架构设计、数据预处理流程、残差块构建原理以及训练优化策略，并提供了MATLAB代码
摘要：本文提出了一种基于WOA鲸鱼优化的Transformer-LSTM混合模型用于时间序列预测。该方法通过鲸鱼优化算法自动调整网络超参数，结合Transformer的全局特征提取能力和LSTM的局部时序建模优势。MATLAB 2024b实现表明，该算法在电池容量预测等任务中显著降低了训练集和测试集的均方误差，有效提升了预测精度和泛化能力。算法核心包含Transformer模块的多头自注意力机制、
企业Teamcenter许可证管理常陷入“抢不到”与“闲置”的双重困境。调研显示60%企业许可证数量配置不合理，工程师因担心短缺而长期占用资源。智能调度系统可提升80%使用效率，自动回收闲置许可、设置优先级规则是关键。跨部门协调需统一管理平台，专业运维工具比开源方案更可靠。优化许可证管理应从精确需求评估和智能系统部署入手，而非简单增加采购量。
摘要 本项目基于MATLAB平台，利用高斯过程回归(GPR)方法构建风电功率预测系统。针对风电功率的随机性和波动性特点，项目提出完整解决方案：通过多源数据采集与预处理模块确保数据质量；采用特征选择与融合技术优化输入变量；构建高斯过程回归核心模型实现非线性映射；开发置信区间输出功能增强决策支持。系统特别设计了稀疏加速算法应对计算复杂度挑战，并实现多时空联合建模以适应集群风电场需求。实验结果表明，该方
摘要：本项目基于MATLAB平台，采用最小角回归（LARS）算法实现电力负荷预测。针对电力系统高维、非线性数据特点，LARS通过逐步特征选择机制有效处理多源异构数据，提升预测精度。项目包含完整的数据预处理、特征工程、模型构建及可视化流程，解决了传统方法在特征冗余、非线性刻画等方面的不足。实验结果表明，该方法能准确捕捉负荷变化规律，为电网调度提供可靠决策支持，具有重要的工程应用价值。完整代码和GUI
本文提出了一种基于PCA-CNN-LSTM的锂电池剩余寿命(RUL)预测方法。该方法首先对电池的5种退化特征进行主成分分析(PCA)降维，然后结合一维卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)构建预测模型。通过随机搜索和局部精调优化超参数，采用自定义训练循环完成模型训练，并引入早停机制防止过拟合。实验结果表明，该方法在测试集上取得了57.6的均方根误差和42.9的平均绝对误差，预测结果与实
在当今电力系统中，配电网作为连接发电端与用户端的关键环节，其可靠性与稳定性至关重要。随着分布式电源（DG）的广泛应用，如何合理配置 DG 以提升配电网性能成为研究热点。同时，极端天气事件的频发对配电网线路造成了巨大威胁，使得线路脆弱性问题凸显。因此，考虑极端天气线路脆弱性的配电网分布式电源配置优化模型具有重要的现实意义。配电网的重要性：配电网负责将高压输电网络传输的电能降压，并分配到各个用户，其运
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