在全球 “双碳” 目标与港口智能化转型背景下，传统海港物流调度与能源系统独立运行模式存在资源错配、能耗高、经济性差等问题。本文从物流系统运行特性出发，分析岸桥调度对船舶在港状态的影响，构建港船物流协同调度模型；结合海港物流用能特点、船舶在港状态及负荷特性，建立物流 - 能源系统耦合负荷模型，实现物流与能源系统深度协同；以运行成本最低为目标，融合多种能源利用形式，构建海港物流 - 能源耦合系统协同优

本文针对三相电压型PWM三电平整流器展开研究，利用MATLAB/Simulink 2018a搭建仿真模型，采用PI双闭环控制策略，同时结合中点电位平衡控制、锁相环（PLL）技术以及功率因数计算方法。通过设定交流侧电压有效值为220V、额定输出功率为15kW、直流稳定电压为750V、开关频率为20kHz以及电感值为1.8mH等参数进行仿真分析。仿真结果验证了所采用控制策略的有效性，实现了良好的电流波

在复杂非线性系统控制领域，单一控制算法往往难以兼顾控制精度、鲁棒性与自适应能力，因此算法融合成为提升控制性能的重要方向。深度确定性策略梯度算法（DDPG）作为强化学习领域中经典的基于策略的算法，其核心优势在于能够适配连续动作空间的决策问题，无需依赖系统精确模型，具备自主探索与学习优化的能力，可通过与环境的实时交互不断调整策略，实现目标优化。

自主地面车辆（AGV）作为工业自动化、物流智能化领域的核心装备，轨迹跟踪控制是其实现自主导航、精准作业的关键技术，直接决定了AGV的作业效率与运行安全性。针对AGV轨迹跟踪过程中存在的系统非线性、外部干扰以及控制约束等问题，本文研究了一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的轨迹跟踪控制方法。该方法以AGV的运动学模型为理论基础，将轨迹跟踪任务转化为滚动时域内的最优控制问题，通过在预测时域内最小化实

摘 要］为有效削减可再生能源发电出力的波动性，提升可再生能源的整体利用效能，本研究创新性地设计了一种集并网与离网功能于一体的风光互补制氢合成氨系统。该系统以实现年度收益最大化为核心目标，在构建过程中，充分考量了系统内的电平衡、氢平衡以及与电网的交互作用等关键运行约束条件，进而建立了容量配置与调度优化的综合模型。研究以内蒙古某地区实际的风光出力数据作为模型输入，通过深入分析风光容量的配比关系，系统探

路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

光伏（PV）电力的概率预测为系统运营商提供了有关PV电力发电不确定性的相关信息。本文提出了一种基于单调广义学习系统（MBLS）和Copula理论的时空概率预测模型。MBLS是一种新颖的神经网络结构，用于提供高效的分位数回归解决方案。MBLS确保了分位数与它们的概率之间的单调性，从而彻底避免了分位数交叉问题。然后，使用自组织映射对历史PV数据进行聚类，并使用每个聚类中的样本进行Copula参数估计。

半桥LLC谐振变换器凭借高效率、高功率密度及软开关特性，在中大功率电源领域得到广泛应用。为满足更高功率需求，多台LLC变换器并联并机运行成为主流方案，但实际工程中，谐振元件参数存在不可避免的偏差，易导致并联模块间电流分配不均，加剧器件损耗、降低系统稳定性。本文针对双机半桥LLC并联系统，在谐振参数不匹配场景下，引入分裂电感、分裂电容两种硬件均流结构，结合PI控制与PFM变频调制策略，构建两个对比模

本文以风、光、储、燃气轮机、柴油发电机组成的微电网为研究对象，围绕其日前经济调度问题，对基于粒子群算法（PSO）的 Matlab 实现代码进行全面解读。该代码以运行成本、环保成本、需求响应调度成本最小化及负荷波动平抑为综合目标，通过粒子群算法实现多决策变量的全局寻优，同时构建了完善的约束处理机制保障微电网运行的安全性与合理性。

为实现微电网运行的综合效益最优，解决日前经济调度中的多设备协同优化问题，本文提出一种基于粒子群优化（PSO）与多元宇宙优化（MVO）算法的微电网日前经济调度优化方法。以微电网 24 小时运行成本、环保成本、需求响应补偿成本及负荷波动惩罚成本之和最小为优化目标，构建包含储能、微型燃气轮机、柴油发电机、可转移负荷的微电网日前经济调度模型，同时考虑设备功率上下限、储能荷电状态、可转移负荷总量守恒等硬约束