质子交换膜燃料电池（PEMFC）作为一种高效、清洁的新能源转换装置，其极化曲线能够直观反映电池输出电压与电流密度的关系，是评估电池性能、优化运行策略的核心依据。然而，极化曲线的数学模型包含多个难以直接测量的经验参数，参数辨识的精度直接影响模型的预测能力和性能评估的可靠性。针对传统参数辨识方法收敛速度慢、易陷入局部最优、辨识精度不足等问题，本文提出采用人工蜂群算法（ABC）对Ballard Mark

针对微电网内可再生能源和负荷的不确定性，建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型，可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。模型中考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制,并引入了不确定性调节参数，可灵活调整调度方案的保守性。基于列约束生成算法和强对偶理论,可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行交替求解,从而得到原问题的最优解。

小电流接地系统故障仿真是电力系统中非常重要的研究领域，特别是针对中性点不接地和经消弧线圈接地的情况。这两种故障情况在电力系统中都可能发生，因此对其进行仿真模型研究具有重要意义。中性点不接地故障是指变压器或发电机中性点没有接地，这种情况下，如果出现了单相接地故障，会导致系统中产生零序电流，可能对设备和系统造成严重损坏。因此，针对中性点不接地故障，需要建立相应的仿真模型，研究其对电力系统的影响，以及采

针对智能车辆在行驶过程中轨迹跟踪精度不足、动态适应性较弱等问题，本文以二自由度车辆动力学模型为基础，开展模型预测控制算法在车辆轨迹跟踪中的应用研究。通过构建自适应模型预测控制框架，实现对预设参考轨迹的持续稳定跟踪，同时依托 Matlab2018 及以上版本仿真环境搭建完整仿真流程，完成参数配置、模型调节与轨迹跟踪验证。研究结果表明，所设计的模型预测控制策略能够有效提升车辆轨迹跟踪的精准度与鲁棒性，

在光伏发电系统高效运行与性能精准评估的实际需求下，光伏电池等效模型参数辨识成为关键技术环节。针对传统参数辨识方法精度偏低、稳定性不足、易陷入局部最优解等问题，本文将灰狼优化算法、蜣螂优化算法与野狗优化算法应用于光伏电池及组件的参数辨识任务，构建完整的智能优化辨识框架。研究以实测电流电压数据为依据，建立单二极管、双二极管与光伏组件三二极管三种精度逐级提升的等效模型，以拟合误差最小化为优化目标，通过三

在数字经济与新型电力系统深度融合的背景下，数据中心作为算力供给核心载体与电力高耗能负荷，其规模化接入对配电网规划运行提出双重挑战。传统配电网规划与算力资源调度相互独立，难以适配算力 - 电力双向互动的市场机制，易造成配电网运行冗余、算力资源闲置与电力峰谷失衡等问题。为此，本文提出算力 - 电力联合市场下数据中心与配电网集成规划模型，以 IEEE 33 节点配电网为研究载体，在多类型分布式电源与储能

在全球“双碳”目标背景下，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）通过整合电力、热力、天然气等多能源形式，成为实现能源高效利用与低碳转型的关键载体。本文以IEEE33节点配电系统为测试平台，构建经济-碳排放协调最优调度模型，采用多目标优化方法平衡系统运行成本与碳排放量，并通过灵敏度分析揭示关键参数对调度结果的影响。仿真结果表明，模型可有效降低系统总成本与碳排放，灵

针对传统能源系统优化中多主体利益失衡、可再生能源消纳不足、多储能形式协同性差等问题，本文构建了含风光可再生能源、电储能、热储能、电解制氢及氢储能的三方三层主从博弈能源系统优化模型，并采用粒子群优化算法求解博弈均衡解。首先，明确能源系统中能源供应商、储能运营商、终端用户三方主体的权责与利益诉求，搭建“上层主导-中层协同-下层响应”的三层主从博弈架构；

综合能源系统作为新型电力系统的核心载体，通过电、热、气等多种能源的协同耦合，可有效提升能源利用效率、促进可再生能源消纳，但风光出力的随机性、负荷需求的波动性以及电价的市场波动性，构成了系统运行的四重不确定性，严重影响系统优化决策的科学性与稳定性。针对这一问题，本文提出一种考虑风光负荷电价四重不确定性的综合能源系统双层鲁棒优化模型，采用多目标粒子群算法（MOPSO）对模型进行求解，并通过敏感度分析探

针对四旋翼无人机与非线性机器人汽车系统的强非线性、参数不确定性及复杂环境扰动等控制难题，本文提出一种基于神经网络（NN）与模型预测控制（MPC）融合的复合控制算法，突破传统控制方法在复杂非线性系统中建模精度不足、实时性差、鲁棒性弱的局限。首先，梳理NN与MPC的核心理论及融合逻辑，利用神经网络强大的非线性拟合与自适应学习能力，补偿MPC对精确系统模型的依赖，同时借助MPC的滚动优化与约束处理优势，