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

在空地一体化移动边缘计算场景中，无人机凭借机动灵活、部署便捷、覆盖范围广的优势，可作为移动边缘服务节点，搭载算力设备对地面分布式终端用户的计算任务进行实时卸载与就近处理，有效解决传统地面固定边缘基站覆盖盲区大、部署成本高、应急响应能力弱的问题。然而在复杂野外、陌生城市、动态干扰环境下，多无人机协同作业面临飞行障碍物规避、动态环境自适应、终端服务优先级差异化、多机无冲突协同等多重约束。

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针对微电网中光伏、风电等可再生能源出力与负荷需求的强随机性、间歇性导致的传统模型预测控制（MPC）调度精度不足、优化效果衰减问题，本文提出一种计及自适应预测修正的微电网 MPC 优化调度方法。该方法构建包含分布式电源、储能、可控负荷及配网交互的微电网多时间尺度调度框架，设计基于实时误差反馈的自适应预测修正机制，动态调整预测模型修正参数，抑制源荷预测误差累积；在 MPC 滚动优化环节嵌入自适应修正模

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多智能体网络的共识协同是分布式智能系统领域的核心研究问题，在无人机集群、智能电网、多机器人协作、分布式传感网络等领域具备广泛应用场景。针对传统连续时间控制策略存在的通信资源消耗大、控制更新频次冗余、系统能耗过高，以及渐近共识收敛时间无界、实时性难以保障的问题，本文系统性研究分布式事件驱动控制框架下多智能体网络的有限时间共识实现机制。

基于扩展卡尔曼滤波器的同时定位与地图构建（EKF-SLAM）是移动机器人自主导航的核心经典算法，凭借结构简洁、实时性强的优势被广泛应用于各类无人设备场景。但算法固有的状态估计不一致性问题，会导致机器人位姿与环境地图的估计误差随迭代累积、协方差矩阵失真，严重制约SLAM系统的长期运行精度与稳定性。现有研究多聚焦于算法迭代优化与误差修正，较少从系统本质的可观测性缺陷层面剖析不一致性的根源。

自主水下航行器（AUV）是海洋资源勘探、水下环境监测、海洋工程作业的核心智能装备，其运动控制精度与环境适配性直接决定水下作业的可靠性与稳定性。复杂海洋环境存在水流扰动、浮力波动、水体阻力非线性变化等不确定干扰，导致传统固定参数PID控制器难以适配动态工况，存在参数整定繁琐、抗干扰能力弱、轨迹跟踪误差大、动态响应滞后等问题。

本研究聚焦于由两个四旋翼飞行器协同驱动的缆绳机器人系统，旨在实现复杂任务（如协作运输、环境探测）中的动态稳定性与精确控制。四旋翼动力学耦合：需协调双飞行器的升力、扭矩与姿态；缆绳悬链线效应：大跨度缆绳的自重下垂与非线性张力分布；刚柔耦合建模：缆绳柔性特性与四旋翼刚体运动的交互；协同控制鲁棒性：通信延迟与外界扰动下的稳定性。

无人水面艇（USV）是一种无需人工直接操控的水面机器人，具备自主/半自主航行能力，通过远程控制或预设程序执行任务。多功能性：适用于海洋勘测、环境监测、搜救、军事防御等场景。持久性：采用锂离子电池或太阳能供电，支持长时任务。安全性：替代有人船执行危险任务（如反海盗、水雷清除）。