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针对园区微电网中多台电动汽车无序充放电导致的运行成本上升、电网负荷波动等问题，提出一种基于混合整数线性规划的电动汽车独立建模微电网优化调度方法。以 10 辆电动汽车为研究对象，为每台电动汽车构建独立调度模型，精准刻画其个性化出行与充放电特性；整合风电、光伏分布式电源、大电网及园区基础负荷构成微电网主体框架，引入分时电价机制与购售电互斥约束，以园区微电网全周期运行成本最小化为优化目标。
在“双碳”目标导向下，多能互补综合能源系统成为破解能源供需矛盾、推动能源绿色转型的重要路径，其综合价值评估是系统规划、设计与优化的核心前提。针对当前综合能源系统评价维度单一、不同能源形式难以统一量化的问题，本文提出一种基于能值分析理论与经济评估方法相结合的综合价值评估体系，对比分析多能互补供能方案与保守供能方案的综合性能。首先，建立综合能源系统的能量平衡模型，明确系统内各类能源的输入、转化与输出关
目前，大多数高压电网所采用的电力变压器都是传统型的，这种传统变压器工艺简单、安全性较高。然而，传统变压器存在一些明显的缺点，比如体积庞大、重量沉重，使用空间受限制，同时空载损耗也相对较大。在实际运行中，传统电磁变压器容易因过载而导致输出电流下降和产生谐波。此外，传统变压器无法隔离故障电流，一旦负载端发生故障，电流将继续增加，难以控制，可能直接影响负载电流。随着电力电子技术的迅速发展，电力电子变压器
本文聚焦于水果质量检测领域，旨在利用图像处理技术与机器学习算法实现缺陷水果的精准分选。通过将水果图像分割为3个聚类，精确计算缺陷区域百分比面积，并运用分类器模型对测试图像进行类别预测。实验结果表明，所提出的方法能够有效区分正常水果与不同缺陷程度的水果，为水果产业的质量控制与分选提供了高效、可靠的解决方案。
针对综合能源系统中多能流耦合复杂、能量转换效率建模粗糙、优化求解精度不足等问题，提出一种计及能量枢纽精细化建模的源荷储协调优化方法。采用矩阵建模法精准刻画电、热、冷等多类型能源的转换、传输与耦合关系，实现能量枢纽内部设备运行特性与转换效率的量化描述；构建以系统总运行成本最小化为目标的日前调度优化模型，融合购能成本、碳排放惩罚成本与设备运维成本，兼顾系统经济性与低碳性；
本文聚焦图像分割这一图像处理与计算机视觉领域的基础任务，针对现有方法在处理噪声、低对比度及强度不均匀性图像时的不足，提出一种基于区域的主动轮廓模型，采用变分水平集形式。该模型以局部高斯分布拟合能量为核心，将局部强度均值和方差视为空间变化函数，通过交替迭代实现能量最小化。实验表明，此方法能有效处理不均匀强度和空间变化强度噪声，区分具有相似强度均值但不同方差的区域，在带噪声和纹理图像分割中表现优异。
自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下作业的核心装备，轨迹跟踪控制是其实现自主作业的关键技术，直接决定作业精度与可靠性。针对AUV水平面轨迹跟踪需求，本文提出一种基于反步法的控制算法，以圆形与直线组合轨迹为参考，构建高精度、高稳定性的跟踪控制系统。通过Serret-Frenet坐标系建立路径跟踪误差模型，完成惯性系与机器人坐标系间的误差转换，引入虚拟向导与路径参数实现误差闭环控制；结合AU
针对无人水面艇（USV）在海洋环境下自主航行航点跟踪精度低、抗干扰能力不足等问题，提出一种基于模型预测控制（MPC）的无人艇航点跟踪控制方法。该方法避开全局坐标系下位置变量的非线性优化难点，改用艇体本地坐标系下的艏向角与前向速度作为优化核心，简化系统模型与求解过程；设计智能参考轨迹生成算法，结合航位推算与状态估计实现稳定的轨迹参考，并将海洋环境扰动纳入控制框架以提升鲁棒性。
在双碳目标与新型电力系统建设背景下，风电、光伏等新能源大规模并网使得电网整体惯性降低、频率波动加剧，传统以火电为主的调频模式已难以满足系统安全稳定运行要求。本文构建包含风电、光伏、火电、水电、储能系统及电动汽车聚合体的多源联合调频系统，建立各单元一次调频控制模型与基于区域控制偏差的自动发电控制（AGC）二次调频体系，在 Matlab/Simulink 中搭建完整仿真平台。
车-电-路网是通过新一代信息与通信技术（如5G、C-V2X等）将车辆、电力系统、道路基础设施及云控平台深度融合形成的协同系统，旨在实现交通与能源系统的安全、高效与智能化运行。车辆及其他交通参与者：通过车载传感器（雷达、摄像头等）和通信模块实时感知环境，并向云控平台提供动态数据（如位置、速度、方向）。路侧基础设施：包括智能信号灯、RSU（路侧单元）、边缘计算设备等，负责采集交通流量、道路状态等数据，
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PolarDBAI与Zvec构成云端-终端AI数据链的互补组合：PolarDBAI作为企业级云端智能数据引擎，专注海量多模态数据处理和复杂AI任务集成；Zvec则是面向终端的轻量级向量数据库，提供本地化、低延迟的向量检索能力。二者分别针对不同场景需求——云端侧重统一数据治理与AI深度集成，终端强调轻量化部署与隐私保护。这种分层架构模式（云端训练+终端推理）代表了AI时代数据基础设施的发展趋势，企业
摘要 聚类是一种无监督学习方法，通过相似性度量将数据样本分组，实现“物以类聚”。常见算法包括： K均值聚类：基于距离划分K个簇，需预设簇数，对初始中心敏感； 层次聚类：通过聚合或分裂构建层次化簇结构； 密度聚类：基于样本紧密程度识别任意形状簇，可过滤噪声。 评估指标如轮廓系数、簇内平方和等衡量簇内紧密度与簇间分离性。降维方法如奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）通过保留关键信息减少数据维度。
新版本的有源电力滤波器谐波抑制策略模型基于PI+重复控制。该模型采用Simulink进行仿真实现，利用无功补偿和PI+重复控制技术有效抑制了谐波，最终使总谐波畸变率（THD）降低至小于1%。此仿真模型提供了2015和2017两个版本，以方便在不同版本的Matlab上运行。重复控制理论是建立在以内模原理为基础之上的，其本质上是一个反馈控制系统，因为重复控制器中有外部信号的数学模型，因此系统具有很小的
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