在集群电压控制方面，文献[14]采用粒子群优化算法进行集群内部优化控制，优化目标为群内光伏的无功补偿量或有功缩减量最小，各集群优化自治顺序按电压偏移严重程度排列，但这种群间协调方式会降低电压控制速度且易使资源利用不充分。本文以全局电压的低成本快速控制为目标，提出基于电气距离和区域电压调节能力的集群综合性能指标和网络划分方法，并在集群划分基础上，提出结合集群自治优化控制与群间分布式协调控制的双层电压

随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在时间序列预测领域展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）擅长捕捉局部特征，长短期记忆网络（LSTM）则能有效处理序列依赖性。本文提出一种基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络预测模型，通过贝叶斯优化算法自动调优超参数，结合CNN与LSTM的优势，显著提升预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在电力负荷预测、股票价格预测等场景中均表现出优于传统方法的性

视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献

交互式阈值二进制图像处理技术将人类的视觉判断与计算机的高效计算相结合，在医疗诊断、工业检测、艺术创作等领域展现独特价值。随着GPU加速和AI技术的融合，未来将向智能化、多维化方向发展，为复杂场景的图像分析提供更强大的工具支持。开发者需在算法效率、交互友好性和结果精确性之间寻求最佳平衡。📚2 运行结果return;');drawnow;close(gcf);return;end。

SCSSA通过正余弦策略的动态平衡和柯西变异的扰动机制，有效解决了传统SSA的早熟收敛问题。其在函数优化、工程设计和预测模型中的应用验证了其优越性。多目标优化扩展：将SCSSA与Pareto前沿结合，处理多目标问题。并行化加速：利用GPU计算提升高维问题的求解效率。实际场景验证：进一步在智能制造、智慧能源等领域推广。📚2 运行结果%% SSA%% GWO%% gwo%% SCSSA%% Figu

这个模型采用了隐式Zbus高斯法，能够进行精确的三相不平衡潮流计算。用户可以根据需要选择在考虑或不考虑变压器的情况下进行计算，并且具有灵活的参数设置功能，能够轻松实现多个变压器的接入。不仅如此，该程序还支持三种常见节点系统：IEEE12节点、33节点和36节点，覆盖了不同规模的配电网计算需求。用户还可以根据实际情况选择变压器的绕组方式，可选的Yy或Yd方式，以更好地满足实际工程需求。整个程序采用M

基于稀疏表示的高光谱图像目标检测，是模式识别的有效方法。目标检测旨在通过使用已知的目标像素或异常属性将特定目标像素与各种背景分开。模型中的稀疏向量可以通过贪婪算法OMP恢复。目标检测问题可以看作是两个假设（背景）和（目标）的竞争关系。T和B都是矩阵，它们的列向量分为目标子空间和背景子空间。N 表示高斯随机噪声，[T，B] 表示 T 和 B 的级联矩阵。假设，当D大于某个阈值η时，则X为目标。通过知

传统的中央发电站到终端用户的输电过程中存在一定的电力损耗，而分布式电源的近距离发电和供电可以减少这种传输损耗，提高电能的传输效率。通过在配电系统中巧妙地布置这些分布式电源，我们能够实现多方面的效益。总的来说，通过在配电系统中布置分布式电源，特别是利用风能和光伏系统，我们不仅能够实现电力系统的高效运行，还能够推动清洁能源的应用，为可持续发展和环保事业作出积极贡献。在现代电力系统中，对于配电系统的规划

Copula是一种将多变量联合分布函数 F(x1,…

情景发电是可再生能源渗透率高的电力系统运行和规划的重要步骤。在本文中，提出了一种使用生成对抗性网络的数据驱动场景生成方法，该方法基于两个互连的深度神经网络，与基于概率模型的现有方法相比，我们的方法是数据驱动的，在时间和空间维度上捕获了大量相关资源的可再生能源生产模式。为了验证，我们使用了来自NREL积分数据集的风能和太阳能时间序列数据。证明所得，所提出的方法能够以完全多样的行为生成真实的风力和光伏