在变电站、配电房等复杂工业场景中，电气设备巡检机器人需在动态环境中实现高效、安全的路径规划。传统全局路径规划算法（如A）难以应对动态障碍物，而局部路径规划算法（如DWA）易陷入局部最优解。本文提出一种融合改进A算法与动态窗口法（DWA）的混合路径规划框架，通过全局路径指引与局部动态调整的协同机制，显著提升巡检机器人在复杂环境中的适应性与鲁棒性。实验结果表明，该算法在巡检效率、避障成功率等指标上较传

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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。

抽水蓄能机组的最佳调度是电网调度部门研究的重点，目标为充分利用抽水蓄能机组的优良特性，提高抽水蓄能电站的综合效益，使其更好地服务于电网，提高整个电网的供电能力和质量。本文研究了抽水蓄能电站的最佳调度方案，以最低成本为目标，结合抽水蓄能电站的运行环境及各类电源现有的调峰电价机制，提出了混合发电系统的调峰经济调度模型。本文研究了抽水蓄能机组调峰填谷的功能，目标是从电网的利益出发，结合抽水蓄能电站的运行

将深度确定性策略梯度（DDPG）强化学习模型控制温度的性能与比例-积分-微分（PID）控制器和恒温器控制器的性能进行比较研究文档深度确定性策略梯度（DDPG）算法是一种无模型、在线、离策略的强化学习方法。DDPG智能体是一种行动者-评论家（actor-critic）强化学习智能体，它计算出一个最优策略，以最大化长期奖励。

文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接，可将其分为并网型和独立型 2 种。本文以并网型微 能源网为研究对象，研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前，针对微能源网的能量管理，从算法上来讲，多结合最优化算法或者启发式算法进行。文献[3]建立了微网混合整数非线性模型，通过将其分解为组合问题和最优潮流问题，避免直接求解混合整数非线性问题，加快了寻优速度。文献[4]通过概率约束对旋转备用储能的不

基于鱼鹰优化算法(OOA)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究是一个结合了多种先进技术的复杂课题，旨在通过优化深度学习模型的参数配置，提升风电功率预测的准确性。

电力系统由能源管理系统（EMS）或监督控制和数据采集（SCADA）系统持续监测和控制，这些系统需要状态估计器的输入来维持电力系统的运行状态。因此，状态估计使用来自仪表测量的数据，计算这些测量的最佳估计值，然后将结果用于控制网格。因此，电力系统运行和规划中的状态估计是监测和控制系统通过电表测量和电力系统拓扑估计电力系统最佳状态的重要和必不可少的工具。对于简化的直流模型，方程是线性的，不需要迭代。了解