电力市场价格受发电结构、负荷波动、气象条件等多维度因素耦合作用，呈现显著非线性、非平稳性与多周期耦合特征，精准电价预测是电力市场交易决策、电网优化调度与市场风险管理的核心技术支撑。

本文复现了IEEE顶刊中关于水下机器人（AUV）路径规划与模型预测控制（MPC）路径跟踪控制的研究成果。通过构建包含路径规划与MPC跟踪控制两个核心模块的优化框架，结合AUV水动力学模型，在2D空间内实现了高精度路径跟踪。研究验证了该框架在复杂海洋环境下的鲁棒性与适应性，为AUV自主导航与任务执行提供了理论支撑。

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随着风力发电的大规模并网，风能的间歇性和波动性带来的问题凸显，对风电场发电功率进行准确预测，将不确定的风电转变为可调度的友好型电源，是提高风力发电市场竞争力的有效方式［1-2］。面向日前电力平衡的风电场短期功率预测方法主要有基于学习算法的统计方法［3-4］和基于求解大气运动方程的物理方法［5-7］ 两大类。神经网络法、时间序列法、卡尔曼滤波法等统计方法能够自发地适应不同的风电场特征，具有计算速度快

文章重点：AC/DC微电网能源管理的模块化仿真测试平台本文介绍了一个用于模拟AC/DC微电网的模块化测试平台。该测试平台在Matlab Simulink中实施，并基于能量宏观表示（EMR）形式主义。它旨在成为评估AC/DC微电网能源管理策略的工具。微电网仿真模型包括光伏发电机、燃料电池系统、超级电容器和直流侧的电池。它包括电压源变换器（VSC），用于将微电网的直流侧与交流侧相连接，后者包括可变交流

本文探讨了BP神经网络在水质预测中的应用，通过构建BP神经网络模型，利用历史水质监测数据对未来水质参数进行预测。研究表明，BP神经网络在水质预测中表现出较高的准确性和可靠性，能够为水资源保护和管理提供科学依据。

在双碳战略与新型电力系统建设背景下，以光伏、风电为代表的分布式电源在配电网中得到大规模接入，使得传统配电网由单向无源辐射网络，逐步转变为多电源供电、潮流双向流动的有源配电网。分布式电源出力具有明显的间歇性、随机性与波动性，传统确定性配电网重构方法难以适应强不确定性运行场景，容易出现重构方案失效、线路潮流越限、系统网损上升、供电可靠性降低等问题。为提升配电网在源荷双重不确定条件下的安全稳定与经济运行

本文档旨在探讨三相非线性负载模型，特别是针对由6脉冲三相整流器引起的电压陷波和谐波现象进行深入研究。通过构建精确的三相非线性负载模型，并利用MATLAB/Simulink等仿真工具进行模拟分析，以揭示整流器工作过程中产生的电压波形畸变和谐波成分，为谐波抑制和电能质量提升提供理论依据。随着电力电子技术的快速发展，6脉冲三相整流器因其结构简单、控制方便等优点在工业生产中得到了广泛应用。然而，这类整流器

随着“双碳”目标和绿电直连政策的推进，利用风电、光伏等新能源生产绿氨成为工业深度脱碳的重要路径。本文针对绿电制氨园区的运行优化与系统影响问题，基于逐时功率平衡、多场景调度优化和源荷储协同思想，选取新能源自发自用比例、总用电量绿电比例、新能源上网比例、吨氨成本、产能利用率和区域净负荷爬坡等指标，建立了逐时能量平衡、离散开停机、连续负荷调节、储能联合调度和多园区渗透率分析模型。针对问题一，建立典型日逐

为探究分布式四轮驱动车辆动力系统特性与扭矩分配控制策略对整车动力性、经济性的影响，本文基于 MATLAB/Simulink 平台搭建分布式四轮驱动整车一体化仿真模型。依次完成前轴电机、后轴电机、轮毂电机、前后轴变速箱、动力电池、车轮、驾驶员、整车动力学等关键模块建模，集成双电机电流需求耦合分配、轮毂电机扭矩分配控制策略，采用 NEDC 标准行驶工况开展仿真测试。