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SVDD的故障检测方法是1种典型的单类划分方法。基本思想是在高维空间中找到1个中心为ap 半径为R的最小体积超球体包围尽可能多的目标数据,如图1所示。对于1个新样木,通过判断新样本是否在超球体内来实现分类,如果在超球内,则被接受,否则被拒绝。使用SVDD进行故障检测时[10],仅使用正常样本数据集对模型进行训练,获得包络最多正常样本数据点的最小体积超球体。式中:x为测试样本;xk为训练样本中支

LSTM网络： LSTM是递归神经网络（RNN）的一种特殊形式，特别擅长处理长序列数据中的长期依赖问题。通过其独特的门控机制（输入门、遗忘门和输出门），LSTM能够选择性地遗忘无关信息，保留重要信息，并控制信息的输出，从而在时间序列预测中表现优异，特别是在如股价预测、能源需求预测等任务中。GARCH模型： GARCH模型主要用于描述和预测时间序列数据的波动性。它基于这样的观察：在许多金融时间序列中

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音乐信号的源分离是一个吸引人但困难的问题，尤其是在单通道的情况下。给定乐器源的数量，该算法通过聚类从不同帧中提取的谐波结构，直接从混合信号中学习这些模型。对合成器乐源、真实器乐源和歌声等多种混合信号的实验表明，该算法优于一般的非负矩阵分解（NMF）源分离算法，具有良好的主观聆听质量。因此，这些仪器的谐波结构是从混合信号的每一帧的频谱中提取的。然后，我们通过对提取的结构进行聚类，给定乐器源的数量来学

在模型构建的精密阶段，团队倾注了大量心血进行文章复现，致力于打造一个既全面又实用的综合能源系统双层优化调度模型。这个模型不仅深度整合了能量平衡约束、机组出力限制、负荷平移约束以及经济可行性约束等多重关键要素，而且通过细致入微的考量，确保了模型在复杂多变的能源环境中的适应性和准确性。能量平衡约束确保了系统在任何时刻都能维持稳定的能量输入输出，机组出力限制则保障了机组的稳定运行和高效利用，负荷平移约束

1. 建立数学模型：根据微电网的特点和电动汽车的约束条件，建立含集群电动汽车并网型微电网的数学模型。模型应考虑电动汽车的充电需求、行驶里程、充电效率等因素，并与微电网的能源供需平衡、电网安全等因素进行耦合。随着电动汽车的普及和微电网的发展，将电动汽车纳入微电网中并进行优化调度成为一个研究热点。然而，由于电动汽车的不确定性，如充电需求、行驶里程等，对于含集群电动汽车并网型微电网的优化调度提出了新的挑

光储并网直流微电网是一种将光伏发电、储能系统和电网连接在一起的微型电力系统。在该系统中，光伏发电系统通过最大功率点跟踪（MPPT）算法实现最大功率输出。以下是一个使用Simulink进行仿真的光储并网直流微电网模型。首先，需要建立光伏发电系统的模型。可以使用Simulink中的光伏模块，该模块可以根据输入光照强度和温度计算出光伏电池的输出功率。将光伏模块与MPPT控制器模块相连，以实现最大功率点跟