维度PSOGA改进PSO收敛速度快慢更快（参数优化）全局最优性易陷入局部最优强显著改善（混合策略）计算资源需求低高中等动态环境适应性一般较强最优（实时参数调整）

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两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

提供了丰富的数据处理和分析功能，包括数据校准、误差补偿、数据融合等，以确保导航系统的可靠性和准确性。文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。- 实现了多种姿态解算算法，如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等，以提高导航系统的精度和稳定性。- 支持多种不同类型的惯性传感器，包括加速度计、陀螺仪和磁力计，以满足不同应用的需求。- 支持实时导航和后处理导航两

参考文献：在高风电渗透率条件下，电力系统对风电场的频率调节能力提出了严格的技术要求。为了满足这些要求，我们考虑了风机惯性控制和变桨距控制的频率响应能力，并提出了将储能技术与风电自身调频手段相结合，以参与系统频率调节的方案。为了验证这一方案的有效性，我们采用Simulink进行了仿真，并建立了风储联合调频下电力系统的频率特性模型。我们采用了四机两区系统，并利用频域模型法，附加了虚拟惯性控制和储能下垂

虽然现有的一些参考文献专门探讨了CAES的运行和综合电热系统的组合运行，但大多数参考文献都建立了简化的基于效率的功率块模型来制定CAES，而没有对CAES的压力和温度动态进行建模。因此，需要制定电压、无功功率和相应的无功补偿器，以在PDN的最佳运行中保持无功平衡和电压质量。通过将热能存储系统（TES）整合到CAES中，先进的绝热压缩空气储能系统（AA-CAES）和非柔软燃烧压缩空气储能系统（NSF

本文对电力系统中的复杂网络分析（CNA）研究进行了综述。此外，本文提出了一种利用复杂网络分析在电力配电网中寻找微电网（MGs）最优位置的新方法。本文所述的最优位置是指能够增强电网韧性、降低功率损耗和线路负荷、改善电压稳定性以及在停电期间为关键负荷供电的位置。用于确定微电网最优位置的标准基于复杂网络理论中的中心性分析、物理学中的质心（COM）概念以及最近开发的可控配送电网（CDG）模型。本文以IEE