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。

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利用数据驱动方法结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合深度模型进行电池剩余使用寿命（RUL）预测。

SLQ-MPC在欠驱动系统中展现出处理非线性与约束的独特优势，但其计算效率仍需提升。并行化求解：利用GPU加速优化计算，满足更高实时性需求。自适应参数调整：结合强化学习动态优化权重矩阵与预测时域。多模态控制：在摆锤与倒立摆切换场景中，开发混合控制策略。📚2 运行结果dt=0.025;iter=0;R_lqr=1;R_slq=1;% hold all% pauseelse🎉3参考文献。

光储并网直流微电网是一种将光伏发电、储能系统和电网连接在一起的微型电力系统。在该系统中，光伏发电系统通过最大功率点跟踪（MPPT）算法实现最大功率输出。以下是一个使用Simulink进行仿真的光储并网直流微电网模型。首先，需要建立光伏发电系统的模型。可以使用Simulink中的光伏模块，该模块可以根据输入光照强度和温度计算出光伏电池的输出功率。将光伏模块与MPPT控制器模块相连，以实现最大功率点跟

文献来源：摘要：该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略，促进储能高效应用和新能源就地消纳，实现多主体利益共赢。以配电网为主体，以微电网联盟和共享储能运营商为从体，构建一主多从博弈优化模型。主体制定分时电价实施调峰调度，达到效益最大。从体响应分时电价，实施两阶段优化，第一阶段优化储能应用：各微电网优化储能充放电策略以平抑功率波动，使负荷均方差最小和储能成本

参考文献：随着电力系统的发展，虚拟同步发电机（VSG）技术越来越受到关注。VSG是一种新型的可再生能源发电技术，可以有效地提高电力系统的稳定性和可靠性。然而，由于VSG具有较小的惯量和阻尼特性，其控制方法相对复杂。为了克服VSG的惯量和阻尼特性不足的问题，研究人员提出了一种自适应控制策略。该策略可以根据VSG当前的工作状态和系统需求，动态调整控制参数，以实现更好的性能。为了验证自适应控制策略的有效

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文献来源：摘要：针对可再生能源(大型风电场和光伏电站)电站侧蓄电池储能电站(BESS)平抑随机输出功率波动的功能定位,建立了基于钠硫电池的储能电站动态性能分析与评价模型。根据电网对可再生能源功率输出的不同要求和蓄电池自身运行约束,提出了BESS动态充放电控制策略和2种运行优化目标,建立了不同的评价指标,以便从各种角度对BESS的动态效果加以量化。优化算法采用动态规划法。算例证明该模型有效,进一步给

基于神经网络为无人机开发模型预测控制（MPC）方案是一个结合了先进控制技术和人工智能算法的复杂过程。