光伏电池阵列的输出特性曲线呈现非线性变化。在光伏电池被遮挡时，产生的功率会不断波动，导致光伏电池阵列的输出功率也在不断变化，呈现出多峰值的特征。多峰值最大功率点跟踪（MPPT）技术的出现是由光伏发电系统失配问题引起的。当光伏发电系统失配时，其功率-电压输出特性曲线会呈现多个峰值，传统的单峰值MPPT控制算法可能只能追踪到局部最大功率点，而非全局最大功率点，导致算法失效，从而降低光伏发电系统的输出功

风力发电特点：风力发电的能量来源为风能，其受到地球自转、日照程度、山川海洋地貌等多种因素的影响，导致风机输出功率产生剧烈波动。储能技术作用：储能技术通过将电能转化为其他形式的能量储存起来，并在需要时释放，从而平抑风电功率波动，提高电力系统的稳定性和可靠性。

在 “双碳” 战略加速推进与新型电力系统加快构建的时代背景下，综合能源系统凭借多能互补、供需协同的运行模式，成为提升能源利用效率、促进可再生能源高比例消纳的关键载体。然而，风电、光伏出力固有的间歇性、随机性与波动性，以及用户侧电、热负荷的实时动态变化，给系统安全稳定与经济高效运行带来严峻挑战；同时，传统不确定性优化方法在概率分布未知、历史数据有限的实际场景中，难以实现经济性与鲁棒性的协同最优。为此

文献来源：摘要：为了促进微电网之间的能源互助，扩大能源交互类型，提高可再生能源利用率，本文提出了一种基于纳什博弈的面向多微电网（MMGs）的双层共享策略。首先，对微电网模型进行低碳转型，将源侧转化为综合灵活的碳捕获热电厂运行模式。然后，构建基于纳什博弈的多微电网主体电热双层共享模型，将其分解为收益最大化子问题和收益再分配子问题。在收益最大化子问题中，以碳配额的最低运营成本和分阶段碳交易为目标，采用

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针对未知单输入单输出（SISO）非线性系统的轨迹跟踪问题，传统控制方法（如PID、模型预测控制）往往因系统非线性建模困难而效果受限。迭代学习控制（ILC）通过重复任务中的误差修正优化控制输入，但其性能依赖于系统模型的精确性。为解决这一问题，结合神经网络（NN）的数据驱动ILC方法被提出，其中广义回归神经网络（GRNN）与径向基函数神经网络（RBFNN）的结合（GRNN-RBFNN-ILC算法）展现

本文聚焦于二维栅格地图路径规划问题，深入探讨深度Q学习（DQN）算法在该领域的应用及神经网络优化策略。通过构建基于DQN的路径规划模型，结合经验回放、目标网络等关键技术，有效解决了传统路径规划算法在复杂环境中的局限性。实验结果表明，优化后的DQN模型在路径规划效率、准确性和适应性方面均表现出显著优势，为智能机器人在复杂环境中的自主导航提供了理论支持与实践参考。

本研究针对多目标钻孔序列优化问题，提出一种结合Q-Learning与遗传算法的混合优化方法。通过Q-Learning动态调整遗传算法的交叉、变异概率及选择策略，提升算法在复杂地质条件下的全局搜索能力和收敛速度。实验表明，该方法在缩短钻孔路径长度、降低机械损耗及提高安全性方面显著优于传统遗传算法，为工程实践提供了高效解决方案。

LSTM-KAN模型结合了LSTM和注意力机制的特点。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入记忆单元和门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失或梯度爆炸问题，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。而注意力机制则能够模拟人类在处理信息时的注意力分配过程，通过为不同时间步的输入数据分配不同的权重，突出重要信息对预测结果的影响。

针对未知单输入单输出（SISO）非线性系统的轨迹跟踪问题，传统控制方法（如PID、模型预测控制）往往因系统非线性建模困难而效果受限。迭代学习控制（ILC）通过重复任务中的误差修正优化控制输入，但其性能依赖于系统模型的精确性。为解决这一问题，结合神经网络（NN）的数据驱动ILC方法被提出，其中广义回归神经网络（GRNN）与径向基函数神经网络（RBFNN）的结合（GRNN-RBFNN-ILC算法）展现