文献来源： 经济调度是电力系统运行中的一个基本问题，它是指发电机和柔性负荷在满足一系列运行约束的条件下，使整个电力系统运行的社会福利最大化的优化问题。 传统上采用集中优化技术来解决经济调度问题，其中包括经典优化方法［1］ 和现代人工智能方法［2-4］ 。然而，当采用集中优化方法时，系统需要调度中心发布指令调度整个系统中所有的发电机和柔性负荷，调度中心需要与每一个调度对象进行信息交互［5］ 。并 且

VMD-CNN-BiLSTM-Attention模型是一种复杂的深度学习架构，通过结合多种先进技术的优势，实现对电力负荷的精确预测。VMD层功能：将原始时间序列信号输入到VMD层，通过VMD算法将信号分解为多个本征模态函数(IMFs)。优势：VMD能够有效地将复杂信号分解为多个具有单一模态的分量，有助于分离噪声和信号，为后续的特征提取提供便利。CNN层功能：将VMD层输出的每个IMF作为CNN的输

CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）是深度学习中两种重要的网络结构，各自具有独特的优势。CNN擅长从输入数据中提取局部特征，对于风速、风向、温度等气象数据的空间特征提取尤为有效。而LSTM则通过引入门结构（遗忘门、输入门和输出门），解决了传统循环神经网络（RNN）中的“长期依赖”问题，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和时序特征。将CNN和LSTM结合，可以充分利用两者的优势，

针对未知单输入单输出（SISO）非线性系统的轨迹跟踪问题，传统控制方法（如PID、模型预测控制）往往因系统非线性建模困难而效果受限。迭代学习控制（ILC）通过重复任务中的误差修正优化控制输入，但其性能依赖于系统模型的精确性。为解决这一问题，结合神经网络（NN）的数据驱动ILC方法被提出，其中广义回归神经网络（GRNN）与径向基函数神经网络（RBFNN）的结合（GRNN-RBFNN-ILC算法）展现

在电力系统短期负荷预测领域，极限学习机（ELM）作为一种快速且有效的单隐藏层前馈神经网络算法，近年来受到了广泛关注。为了进一步提升预测精度，研究者们尝试采用各种优化算法对ELM进行改进，其中包括白鲸算法（BWO）和鹭鹰算法（SBOA）。以下是对基于ELM、白鲸算法优化ELM和鹭鹰算法优化ELM的电力系统短期负荷预测研究的详细分析。

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。

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据中的长期依赖关系。LSTM通过引入“门”机制（遗忘门、输入门、输出门）来控制信息的流动，从而有效解决了传统RNN在训练过程中容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题。在光伏功率预测中，LSTM能够捕捉历史数据中的时间依赖关系，实现对光伏功率输出的有效预测。

麦基格拉斯（Mackey-Glass, MG）时间序列是一种经典的混沌动力学模型，由Michael Mackey和Leon Glass于1977年提出，最初用于模拟血液中白细胞数量的动态调节过程。其数学模型为一阶非线性时滞微分方程：其中，参数通常取值为 c1=0.1, c2=0.2， p=10，而时延参数 ττ 决定系统的动力学行为：当 τ>16.8 时，系统进入混沌状态，表现出对初始条件的高度敏

每个人(包括指纹在内)皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同, 也就是说, 是唯一的, 并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性, 我们就可以把一个人同他的指纹对应起来, 通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较, 就可以验证他的真实身份。这就是指纹识别技术。十年后指纹识别技术即将迎来一个跳跃性发展的黄金时期, 专家们保守估计, 未来 5 年, 我国将有近百亿元的市场等待着企业去开拓。指纹识别技术的巨

【多变量输入单步预测】基于粒子群算法(PSO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究是一个结合了深度学习、时间序列分析和优化算法的综合性研究课题。