参考文献1：近年来，分布式电源因其可靠、经济、灵活、环保等特点发展迅速，然而，分布式电源大多为风电、光伏等可再生能源，其出力的随机性和不可控性给电力系统的安全稳定运行带来一定的挑战。

分布式电源作为新一代电源类型,其清洁、无污染与可再生的优点受到人们的重视,但分布式电源存在诸多问题,并入电网系统后对系统的运行方式、节点电压分布与潮流计算等将产生不可忽视的影响,本文将针对分布式电源的特点进行研究,分布式电源（Distributed Generation, DG）接入配电网是近年来电力系统发展的一个重要趋势，它对传统配电网的规划、运行和管理带来了深远的影响。选取了9节点的配电网网络

LEACH（低能耗自适应聚类层次路由协议）核心机制：通过动态选举簇头节点，将网络能量负载平均分配至所有节点。每轮分为簇建立阶段（随机选举簇头并广播通告）和稳定传输阶段（簇内节点按TDMA时隙发送数据至簇头，簇头融合后单跳传输至基站）。特点分布式成簇技术，无需中心控制节点，鲁棒性强。簇头轮换机制避免单节点过早死亡，延长网络生命周期。假设所有节点能量和计算能力相同，未考虑节点异质性。簇头单跳传输至基站

2020 年 9 月 22 号中国公布了碳中和目标，可见的未来配电网中将会接入大量分布式电源和储能系统(energy storage system，ESS)，直流配电网能为 DG 和 ESS 提供直流并网接口，考虑到当前广泛存在的交流配电网，基于电力电子技术的交直流配电网将是未来发展的一个重要方向[1-2]，其关键技术之一便是合理的优化调度策略[3]。针对优化调度中的不确定因素，当前主要常用随机优

本文针对异常扩散过程（如亚扩散、超扩散）的非局部、长记忆特性，提出基于分数阶差分多智能体2D协作算法（FO-Diff-MAS2D）的分布式反馈控制框架。通过融合“Caputo时间差分+Riesz空间差分”离散格式与质心沃罗诺伊剖分（CVT）优化策略，实现二维分数扩散方程的高精度数值求解与执行器动态位置优化。仿真结果显示，该方法在工业散热、污染物扩散控制等场景中，较传统整数阶控制能耗降低37.2%，

针对配电网运行中负荷峰谷差过大、分布式能源消纳能力不足的问题，开展基于智能优化算法的需求侧响应峰谷分时电价优化研究。研究以平抑电网负荷曲线、提升分布式能源消纳水平为核心目标，结合 KMeans 聚类的负荷时段划分方法与价格弹性系数的电价 - 负荷响应模型，构建兼顾电网运行效率与用户用电体验的电价优化体系。分别采用粒子群优化（PSO）、改进麻雀优化（ISSA）、多元宇宙优化（MVO）三种智能算法求解

电-热综合能源系统（EH-IES）是集电能与热能生产、传输、转换、存储和利用于一体的多能耦合系统。电力网络：含常规火电机组、风/光/水电机组、储能设备及输电线路；热力网络：由热源（如热电联产机组CHP）、供热管道（一次管网和二次管网）、水泵及储热罐构成；耦合设备：CHP机组、电锅炉、热泵等实现电能与热能的转换。该系统具有非线性、非凸、高维度的数学模型特性，且热力网络因传输延迟和热惯性具备显著的储能

自动驾驶汽车运行于持续变化的环境中，面临诸多不确定性与干扰因素，致使传统控制器在车辆横向控制方面易失效。本文聚焦路径跟踪任务，设计了一种自适应模型预测控制（MPC）控制器，借助神经网络与自适应神经模糊推理系统（ANFIS）达成在线参数自适应。在三车道变换场景与通用轨迹测试里，该控制器相较于标准MPC，展现出卓越的控制效果与自适应能力，为自动驾驶车辆路径跟踪提供了更可靠、精准的解决方案。

随着能源互联网的快速发展，分布式电源（DG）的规模化接入对配电网运行经济性与安全性提出新挑战。本文针对DG选址定容问题，构建了以投资成本、运行维护成本、网络损耗成本及二氧化碳排放惩罚成本为多目标的优化模型，采用自适应遗传算法（AGA）实现全局寻优。通过IEEE33节点与IEEE118节点的仿真验证，结果表明：AGA算法较传统遗传算法收敛速度提升40%，系统年综合成本降低12.6%，节点电压偏移量减

【鲁棒优化、大M法、C&CG算法】计及风、光、负荷不确定性两阶段鲁棒优化（Matlab代码实现）