在低空经济加速崛起的浪潮中，送货服务无人机正从“空中快递员”的单一角色，逐步成长为智能物流生态的核心节点。它凭借对人力的高效替代、复杂场景的适配能力，在降本增效、补位填空等方面释放核心价值，重塑物流行业的运行规则。从城市末端配送、山区物资运输到应急医疗投送，送货无人机的应用边界持续拓宽，技术迭代与网络构建推动其从“机械飞行”向“智能生态”跨越。

随着电子商务的蓬勃发展和即时配送需求的持续攀升，传统物流模式在"最后一公里"配送、偏远地区覆盖及应急物资运输等场景中逐渐显现出时效性不足、成本高昂等局限性。多旋翼无人机凭借其垂直起降能力、悬停灵活性及操作便捷性，成为破解物流配送瓶颈的关键技术选择，在城市末端配送、乡村物流及应急救援等领域展现出巨大应用潜力。据行业数据显示，2023年我国无人机物流市场规模已突破50亿元，年复合增长率超过45%，预计

在生鲜电商、医药冷链、乳制品配送等领域，冷链物流车辆调度的合理性直接决定货物保鲜质量、运营成本与客户满意度。与传统车辆路径问题（VRP）相比，冷链配送 VRP 需额外应对温控能耗约束（制冷系统能耗与行驶时间 / 距离强相关）、严格时间窗（生鲜 / 药品易腐，超时导致货损）及动态环境干扰（交通拥堵、临时订单），传统优化算法（如遗传算法、粒子群优化）易出现收敛早熟、多目标平衡能力弱等问题。

在物流行业智能化转型的浪潮中，多旋翼无人机凭借其灵活穿梭于复杂地形、快速响应末端配送需求的优势，成为 “最后一公里” 配送的重要解决方案。然而，多旋翼无人机受限于电池容量，续航能力一直是制约其大规模应用的关键瓶颈。节能轨迹规划通过优化无人机的飞行路径、速度和姿态，在满足配送时效和安全约束的前提下最小化能耗，是提升无人机续航能力的核心技术之一，对降低物流成本、扩大配送范围具有重要意义。多旋翼物流无人

送货服务无人机需在 “载重能力、续航时长、飞行稳定性、货物安全性” 四大核心需求间找到平衡，同时适配不同场景（如城市末端配送、农村偏远地区运输、应急物资投送）的差异化要求。与航拍、巡检等场景的无人机相比，其设计需重点突破 “负重飞行效率” 与 “复杂环境适应性” 两大痛点。主流机型选择与适配性分析（1）多旋翼无人机（以四旋翼为主，首选城市末端配送）优势：垂直起降无需专用起降场地（可在小区空地、楼顶

一、研究背景与意义（一）微电网发展现状在全球能源转型与 “双碳” 目标推动下，微电网作为整合分布式能源（如光伏、风电、储能系统）与负荷的关键载体，其高效运行与优化调度成为能源领域研究核心。

随着全球能源结构转型和环境保护意识的日益增强，冷热电联供（Combined Heat and Power, CHP）系统以其高效、节能、环保的特点，成为分布式能源系统中的重要组成部分。微型燃气轮机（Micro Turbine, MT）作为一种灵活可靠的发电和热源设备，在CHP系统中具有广泛的应用前景。然而，MT-CHP系统的优化调度是一个复杂的多目标非线性优化问题，涉及到设备的启停、功率分配、以及

在5G-Advanced及未来6G通信系统中，频谱资源稀缺与通信速率需求激增的矛盾日益凸显，大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术凭借其超高的空间复用率、抗干扰能力和能量效率，成为提升系统容量的核心支撑技术。然而，大规模天线阵列的部署需为每个天线单元配置独立射频（RF）链，导致硬件成本、功耗呈指数级增长，严重限制了其工程化应用。

基于DQN（深度Q网络）的路径规划是一种利用深度强化学习技术来解决路径规划问题的方法。DQN算法结合了深度学习和强化学习，通过训练一个深度神经网络来近似Q值函数，从而找到最优策略，使得智能体在每个状态下执行动作以最大化累积奖励。基于DQN的路径规划是一种有效的路径规划方法，它通过深度强化学习技术来自动化路径规划过程。在实际应用中，需要根据具体场景和数据进行模型设计和参数调整。

在电力系统负荷预测领域，精准捕捉数据中的时序依赖与非线性关系是提升预测精度的关键。Transformer 凭借其自注意力机制在全局时序特征提取上表现卓越，而 KAN（Kolmogorov-Arnold Network）在非线性关系建模上独具优势。将二者结合形成的 Transformer-KAN 模型，为复杂负荷预测场景提供了全新的解决方案。相关算法基础Transformer 算法。