从上述文献可以看出，目前对于配电网重构的研究很多，然而上述文献均没有在配电网重构中考虑需求响应的影响，也没有研究不同清洁能源渗透率对配电网重构的影响。基于此，本文在高比例清洁能源接入的背景下，提出计及需求响应的配电网重构模型，有效利用需求响应进一步降低配电网重构费用并减少弃风弃光率，提高配电网对清洁能源的消纳能力。在求解算法方面，本文基于混合整数二阶锥规划对配电网重构模型进行求解，针对配电网重构的

目前，机器人轨迹规划问题仍然是人工智能领域的一项重要研究内容,大部分用于工业生产的机器依然为串联的非线性空间连杆机构，该机构在机器人结构和各关节力矩、转角等方面设置了许多限制条件，为了将工业机器人的驱动能力最大程度的发挥出来，从而进行高效能的工作，根据工业机器人轨迹规划的特性，多数情况下需要对速度、加速度和运行时间三方面考虑，而机器人结构、转角以及各关节驱动力矩等这些限制条件使得控制机器人在运动到

基于共识的捆绑算法（CBBA）为多智能体系统中的任务分配提供了一个有效的去中心化方法，特别适用于具有异构代理和复杂任务要求的场景，如远程太空船交会和维修（RPO）任务。基于接收到的信息，每个智能体更新自己的任务捆绑，放弃那些已被其他智能体更高效执行的任务，同时尝试保留或增加对自己有利的任务。综上所述，CBBA提供了一种灵活而有效的框架，适用于解决远程太空船在执行RPO任务时的多任务分配问题，促进了

BiGRU（双向门控循环单元）：BiGRU是RNN（循环神经网络）的一种变体，它结合了前向和后向两个方向的GRU（门控循环单元），能够更有效地捕捉数据中的时间序列特征。基于北方苍鹰算法优化的CNN-BiGRU-Attention风电功率预测模型，通过结合深度学习的非线性学习能力和优化算法的全局搜索能力，有效提高了风电功率预测的准确性和稳定性。基于北方苍鹰算法优化CNN-BiGRU-Attentio

通过检测和标记图片中的裂缝，可以提高裂缝检测的效率和精度，并为后续的维护和修复工作提供有价值的信息。5. **标记和可视化：**一旦裂纹被检测出，可以使用图像处理技术在图像上进行标记，比如在裂缝位置绘制一个矩形或者其他几何形状，并且为裂纹添加标签以便后续分析。3. **边缘检测：**利用边缘检测算法（如Sobel、Canny等）来检测图像中的边缘，裂纹往往会表现为明显的边缘。6. **分析和报告：

通过充分利用CNN在特征提取方面的优势，并结合其他模型或特殊结构来处理时间序列数据中的长期依赖关系，可以实现更准确、更稳定的光伏功率预测。关于【多变量输入超前多步预测】基于CNN的光伏功率预测研究，虽然直接结合CNN与超前多步预测的研究可能较少单独提及GRU或BiGRU等循环神经网络组件，但我们可以基于CNN在特征提取方面的优势，探讨其在多变量输入光伏功率预测中的应用，并结合超前多步预测的需求进行

传统的预测方法往往难以捕捉到复杂的非线性关系，而基于CNN和LSSVM的预测模型则能够充分利用数据中的空间和时间信息，提高预测的准确性。基于CNN-LSSVM的风电功率预测模型结合了深度学习和传统机器学习的优点，能够有效地捕捉时间序列数据中的时空特征，提高预测的准确性。然后，将提取到的特征作为LSSVM的输入，进行非线性映射和预测。基于CNN（卷积神经网络）和LSSVM（最小二乘支持向量机）结合的

同时，也可以提升用户满意度。- **网络结构设计**：选择合适的网络层数和每层的神经元数量。- **训练过程**：利用历史数据训练BP神经网络，通过调整权重和偏置最小化预测误差。- **指标**：常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。- **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值和异常值，进行归一化或标准化处理。- **激活函数**：常用的激活函数有Sigmoid、Re

最后，通过 LSTM 神经网络完成对多变量时间序列和光伏功率序列之间的动态时间建模，构建预测模型，最终实现对光伏输出功率的预测。随着电厂规模的不断扩增，电厂的数据量也呈爆炸式的增长，传统的神经网络光伏功率预测模型［7-10］一方面受电厂来源数据的制约，忽略了部分环境因素对光伏功率的影响［11］ ，缺乏对多元环境序列信息的有效利用；因此，要提高光伏功率预测模型的准确性，不仅要充分利用影响光伏功率的关

💥1 概述在现代自动化和机器人技术中，多机器人系统的协同工作成为研究热点。为了使这些机器人高效且安全地执行任务，路径规划变得至关重要。A*（A-Star）算法因其在寻找最优路径方面的效率而广受欢迎。然而，在多机器人场景下，简单的A算法无法直接解决机器人之间的碰撞问题。因此，需要一种扩展的A算法来处理多机器人路径规划。A算法是一种启发式搜索算法，它结合了图的最短路径算法Dijkstra和启发式搜索