Copula是一种将多变量联合分布函数 F(x1,…

Copula是一种将多变量联合分布函数 F(x1,…

本研究提出了一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值（CVaR），用于应对电力价格不确定性下的自调度问题。该模型综合考虑了电力价格波动、机组参数以及负荷需求，并且可以通过调整模糊集的大小来进行调节，从而为发电厂提供了一种合适且可调节的自调度策略。决策者可以根据实际场景调整该策略，使其被独立系统运营商（ISOs）接受，同时最大化发电利润。通常，此类DRO模型会被转化为半

在本部分中，提供了一个设置基于状态空间模型的预测控制器的工具。状态空间 MPC 设置在线控制器必须在使用前进行设置。要设置状态空间MPC控制器，用户必须提供状态空间模型，由A，B，C和D矩阵表示（注意：它应该是离散时间），预测视界，P，移动视界，M和性能权重，Q和R。默认初始状态和输入设置为零。在线控制器从 MPC 安装程序返回的函数句柄是一个联机控制器 SSMPC。控制器通过证明两个输入来调用：

微电网的腾空出世对于国家能源体系和经济发展具有极其重要的意义。虽然在能源利用和电力运行等方面发挥着重要作用，但在规划设计、保护与控制等方面仍存在诸多问题需要解决[7-9]。在微电网的优化调度方面，微电网和传统微电网存在着较大的差异，主要有以下差异:微电网内分布式电源品类繁多，运行方式和运行特点各有不同，可再生能源的功率特性具有随机性和间歇性;构建优化目标函数需要从经济效益、环保效益、供电可靠性等角

需求响应资源数量的不断提升对响应资源的优化运行方法提出了更高的要求。面向工业园区内负荷聚合商开展日内需求响应的应用场景,提出了一种资源聚合优化配置方法,即在日前时段对响应资源预先聚合优化形成一定数量满足特定条件的聚合体,再在日内运行时段对各聚合体进行优化调用以满足电网侧需求。该方法实现对数量庞大、分散存在、特性各异的资源的灵活聚合和优化配置,充分发挥各资源响应潜力和互补特性,并通过将大量求解计算从

永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）是一种高性能、高效率的电机，常用于工业和交通领域。在控制永磁同步电机时，模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）和非线性终端滑模控制（Nonlinear Terminal Sliding Mode Control，NTSMC）是两种常见的控制策略。MPC是一种基于系统模型的

路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

人类在日常生活中越来越依赖电力，使用需要电力的设备不再是奢侈品，而是成为必需品。负责向民众提供这种资源的各方必须处理电力的生产、传输和分配问题。尽管过去几十年在电力系统保护方面取得了许多进展，但在提高能源供应服务的连续性方面仍有很大的空间。在配电的背景下，以巴西为例，可以通过配电服务的连续性指标来量化消费者的电力供应质量。国家电能署 (Aneel) 在 [PRODIST 2012] 中提供了其中两

参考文献：随着化石能源危机与环境污染问题日益严重，建设清洁低碳、安全高效的能源体系已是未来发展的必然趋势，太阳能资源作为一种清洁可再生能源目前已广泛应用于分布式光伏发电系统［1］。光伏发电的随机性和间歇性导致输出功率波动较大，为电网的安全稳定运行带来严重挑战。同时随着需求侧负荷峰谷差增加，负荷尖峰时刻供电问题更加凸显，单纯的增加发电机备用容量不仅投资费用昂贵而且设备资源利用率低。储能具有功率快速控