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参考文献：本代码针对微电网的两阶段鲁棒优化调度问题提出了一种别出心裁的方法，与众不同地，它没有沿用大多数情况下应用的CC&G算法，而是采取了一项创新技术——关键场景辨别法。这一技术能够经过数轮迭代精准地锁定最不利的情境。面对光伏发电的不确定性和间断性问题，本代码利用了动态鲁棒优化技术进行有效处理。我们构建了一个考虑电价波动和光伏发电量不确定性的微网两阶段鲁棒优化调度模型，并运用恶劣场景辨别技术将挑

本文首先介绍蒙特卡洛模拟方法，再结合蒙特卡洛模拟方法、电动汽车充电负荷的影响因素和行驶数据及参数，确立基于蒙特卡洛法的规模化电动汽车充电负荷预测计算方法。根据北京市各用途的电动汽车未来保有量预测数据，对北京市各用途的电动汽车进行负荷预测，得到负荷曲线，并研究负荷曲线和对电网的影响结果。计算机模拟中的蒙特卡洛法也被称为随机抽样技术或统计检验方法，该方法最重要的特点是它是一种基于概率统计理论的方法。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

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。

基于LSTM-Attention的负荷预测研究是一个结合了长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的深度学习模型，旨在提高负荷预测的准确性和效率。

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

随着电动汽车市场的快速发展，充电站作为电动汽车的核心基础设施，其优化配置显得尤为重要。本研究针对含多类型充电桩（如交流慢充桩、直流快充桩、换电站等）的电动汽车充电站，提出了一套优化配置方法。该方法综合考虑运营成本、充电服务质量、资源利用效率等多个目标，通过构建多目标优化模型，结合排队论、二阶锥松弛技术等，实现了充电桩类型、数量和布局的科学配置。

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