基于元模型的优化算法是一种基于历史数据来驱动样本点的加入从而逼近局部或全局最优解的优化机制，能够改善传统启发式智能算法需要繁复数值模拟的缺陷，目前在飞行器设计等航空航天领域的应用[20]最为广泛，在电力系统方面也有初步的应用。提出基于 Kriging 元模型的博弈均衡算法，在求解过程中建立 Kriging 元模型替代 VPP 内部的能量管理模型，利用粒子群优化算法搜索优异采样点，更新修正 Krig

蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，通过多次随机抽样来估计系统的行为，从而得到系统的统计性质。在风光模型中，蒙特卡洛方法可以用来模拟风速、风向和太阳光照的变化，进而评估风力和太阳能系统在不同条件下的性能。

规模间歇电源并网引起的电网频率问题,导致对引入储能辅助调频的研究越发迫切。提出一种考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法。阐述了储能电池功率和容量设计的通用方法;通过分析储能电池在调频运行过程中的成本和效益,基于全寿命周期理论,运用净现值法结合仿真模型构建储能电池参与一次调频的技术经济模型;

在模型构建的精密阶段，团队倾注了大量心血进行文章复现，致力于打造一个既全面又实用的综合能源系统双层优化调度模型。这个模型不仅深度整合了能量平衡约束、机组出力限制、负荷平移约束以及经济可行性约束等多重关键要素，而且通过细致入微的考量，确保了模型在复杂多变的能源环境中的适应性和准确性。能量平衡约束确保了系统在任何时刻都能维持稳定的能量输入输出，机组出力限制则保障了机组的稳定运行和高效利用，负荷平移约束

本文用MATLAB建立一个短期电力负荷（或价格）预测系统。两个非线性回归模型（神经网络和袋式回归树）被校准，以预测给定温度预测、假日信息和历史负荷的每小时前日负荷。这些模型在数据上进行训练，并在2008年的样本外数据上进行测试。这些模型被证明能够产生高度准确的日前预测，平均误差在1-2%左右。能够通过MATLAB部署的DLL调用训练好的负荷预测模型。准确的负荷预测对于公用事业的短期运营和长期规划至

本文针对欠驱动船舶在复杂海洋环境中受模型不确定性和外界扰动影响下的轨迹跟踪控制问题，提出了一种基于自适应滑模控制的创新方法。通过引入超螺旋滑模算法与参数自适应调节机制，结合非线性速度观测器与积分滑模面设计，实现了对船舶运动状态的高精度跟踪。仿真与实船实验结果表明，该方法在强风浪干扰下仍能保持轨迹跟踪误差小于0.5米，验证了其鲁棒性与工程实用性。

无人水面艇（USV）是一种无需人工直接操控的水面机器人，具备自主/半自主航行能力，通过远程控制或预设程序执行任务。多功能性：适用于海洋勘测、环境监测、搜救、军事防御等场景。持久性：采用锂离子电池或太阳能供电，支持长时任务。安全性：替代有人船执行危险任务（如反海盗、水雷清除）。

本文针对二极管钳位型NPC三电平拓扑中存在的中点电位不平衡问题，提出一种基于最优零序电压注入法的改进控制策略。通过理论分析建立中点电位波动模型，推导出最优零序电压的解析计算方法，并采用载波脉宽调制（CPWM）实现控制。仿真结果表明，在0.3s时注入最优零序电压后，中点电位波动显著降低，系统动态性能得到显著提升。研究为三电平逆变器的工程应用提供了理论支持与仿真验证。

在复杂山地地形环境中，无人机三维路径规划面临着环境约束复杂、搜索空间维度高、轨迹平滑性难以保证、多性能指标协同优化困难等一系列关键技术挑战。为有效解决上述问题，本文提出一种基于球坐标参数化与多智能优化算法融合的无人机路径规划方法。该方法首先构建包含真实地形高程场、圆柱形威胁区域、安全飞行高度区间以及航迹平滑约束的三维飞行环境模型；其次采用球坐标分段链式参数化方式对无人机飞行航迹进行紧凑化表达，将传

在复杂山地地形环境中，无人机三维路径规划面临着环境约束复杂、搜索空间维度高、轨迹平滑性难以保证、多性能指标协同优化困难等一系列关键技术挑战。为有效解决上述问题，本文提出一种基于球坐标参数化与多智能优化算法融合的无人机路径规划方法。该方法首先构建包含真实地形高程场、圆柱形威胁区域、安全飞行高度区间以及航迹平滑约束的三维飞行环境模型；其次采用球坐标分段链式参数化方式对无人机飞行航迹进行紧凑化表达，将传