在集群电压控制方面，文献[14]采用粒子群优化算法进行集群内部优化控制，优化目标为群内光伏的无功补偿量或有功缩减量最小，各集群优化自治顺序按电压偏移严重程度排列，但这种群间协调方式会降低电压控制速度且易使资源利用不充分。本文以全局电压的低成本快速控制为目标，提出基于电气距离和区域电压调节能力的集群综合性能指标和网络划分方法，并在集群划分基础上，提出结合集群自治优化控制与群间分布式协调控制的双层电压

模糊控制是根据经验建立模糊规则，再把传感器接收的实时信息加以模糊化，进而将模糊化后的信息加以模糊推理，将模糊推理后的信息清晰化后加到执行器上，此过程就完成了模糊控制的流程。由于模糊系统的设计存在主观性，模糊控制的设计都是基于对专业人员实际经验的认识基础上的，所以把神经网络的能力融入到模糊系统中，使用分布式计算的神经网络表达，达到了模糊控制系统的自组织、自学习的效果。在模糊 RBF 神经网络中，神经

文献来源：摘要-我们考虑通过联合优化框架同时使用电池存储系统进行调峰和频率调节，该框架捕获电池退化、操作约束以及客户负载和调节信号的不确定性。在此框架下，我们使用真实数据显示，用户的电费可降低12%。此外，我们证明，当电池用于两个单独的应用程序时，联合优化的节省通常大于最优节省的总和。提出了一种简单的阈值实时算法，实现了这种超线性增益。与之前专注于将电池存储系统用于单一应用的工作相比，我们的结果表

针对存在模型不确定性、外部扰动与执行器输入饱和约束的机械臂轨迹跟踪控制问题，提出一种融合自适应强化学习与非奇异快速终端滑模的固定时间控制方法。该方法采用径向基函数神经网络构建行动者 - 批评者强化学习架构，实现不确定系统的自适应最优控制策略生成与性能评估；设计新型非奇异快速终端滑模面，保障跟踪误差在固定时间内全局收敛并给出收敛时间上界估计；针对执行器饱和效应，构建非线性反卷绕补偿器实时抑制饱和引发

针对高比例可再生能源接入微电网后面临的源荷功率波动显著、预测误差难以抑制、储能长期约束难以闭环等问题，本文提出一种融合自适应预测修正与模型预测控制（MPC）的微电网优化调度方法。该方法构建自适应预测修正环节，基于源荷实测与预测的误差反馈动态调整预测结果，降低不确定性对调度的影响；以滚动优化为核心，在有限时域内实现运行成本最优与多设备约束协同满足；增设全局储能荷电状态（SOC）校正环节，确保调度周期

针对高比例可再生能源接入微电网后面临的源荷功率波动显著、预测误差难以抑制、储能长期约束难以闭环等问题，本文提出一种融合自适应预测修正与模型预测控制（MPC）的微电网优化调度方法。该方法构建自适应预测修正环节，基于源荷实测与预测的误差反馈动态调整预测结果，降低不确定性对调度的影响；以滚动优化为核心，在有限时域内实现运行成本最优与多设备约束协同满足；增设全局储能荷电状态（SOC）校正环节，确保调度周期

锅炉主汽温作为火电厂生产运行中的核心参数，其控制精度直接决定机组运行的安全性、经济性和稳定性。主汽温系统具有典型的大迟延、非线性、时变特性，且易受蒸汽负荷、燃料特性等多种扰动影响，传统PID控制器依赖人工经验或工程整定确定固定参数，难以适应系统动态变化，控制效果不佳。为解决这一问题，本文提出将BP神经网络与PID控制相结合的在线自整定控制策略，利用BP神经网络的自学习、非线性映射和不依赖系统模型的

四轴飞行器作为典型的多输入多输出、欠驱动、强耦合非线性系统，其飞行稳定性、轨迹跟踪精度及抗干扰能力直接依赖于控制算法的设计与优化。

光伏电池阵列的输出特性曲线呈现非线性变化。在光伏电池被遮挡时，产生的功率会不断波动，导致光伏电池阵列的输出功率也在不断变化，呈现出多峰值的特征。多峰值最大功率点跟踪（MPPT）技术的出现是由光伏发电系统失配问题引起的。当光伏发电系统失配时，其功率-电压输出特性曲线会呈现多个峰值，传统的单峰值MPPT控制算法可能只能追踪到局部最大功率点，而非全局最大功率点，导致算法失效，从而降低光伏发电系统的输出功

风力发电特点：风力发电的能量来源为风能，其受到地球自转、日照程度、山川海洋地貌等多种因素的影响，导致风机输出功率产生剧烈波动。储能技术作用：储能技术通过将电能转化为其他形式的能量储存起来，并在需要时释放，从而平抑风电功率波动，提高电力系统的稳定性和可靠性。