摘要：本文开发了一种基于广义最大似然法（称为GM-IEKF）的鲁棒迭代扩展卡尔曼滤波（EKF），用于估计电力系统在受到干扰时的状态动态。所提出的GM-IEKF动态状态估计器能够比传统的EKF和无迹卡尔曼滤波器（UKF）更快、更可靠地跟踪系统瞬变，这要归功于其批处理模式回归形式以及对创新和观测异常值的鲁棒性，即使在杠杆位置也是如此。创新异常值可能是由动态状态模型中的脉冲噪声引起的，而观测异常值可能是

针对配电网运行中负荷峰谷差过大、分布式能源消纳能力不足的问题，开展基于智能优化算法的需求侧响应峰谷分时电价优化研究。研究以平抑电网负荷曲线、提升分布式能源消纳水平为核心目标，结合 KMeans 聚类的负荷时段划分方法与价格弹性系数的电价 - 负荷响应模型，构建兼顾电网运行效率与用户用电体验的电价优化体系。分别采用粒子群优化（PSO）、改进麻雀优化（ISSA）、多元宇宙优化（MVO）三种智能算法求解

摘 要］为有效削减可再生能源发电出力的波动性，提升可再生能源的整体利用效能，本研究创新性地设计了一种集并网与离网功能于一体的风光互补制氢合成氨系统。该系统以实现年度收益最大化为核心目标，在构建过程中，充分考量了系统内的电平衡、氢平衡以及与电网的交互作用等关键运行约束条件，进而建立了容量配置与调度优化的综合模型。研究以内蒙古某地区实际的风光出力数据作为模型输入，通过深入分析风光容量的配比关系，系统探

源荷不确定性指可再生能源出力（如风电、光伏）与负荷需求（电、热、冷）的不可预测波动，对微网运行的经济性和可靠性产生显著影响。不确定性来源与特点源侧不确定性：风电出力受气象条件影响大，预测误差可达30%以上，适合采用鲁棒优化处理。荷侧不确定性：负荷波动具有较强时间规律性（如日内峰谷变化），适合基于历史数据的随机场景生成。建模方法对比方法原理适用场景局限性概率分布模型基于历史数据拟合正态分布、Weib

针对配电网运行中负荷峰谷差过大、分布式能源消纳能力不足的问题，开展基于智能优化算法的需求侧响应峰谷分时电价优化研究。研究以平抑电网负荷曲线、提升分布式能源消纳水平为核心目标，结合 KMeans 聚类的负荷时段划分方法与价格弹性系数的电价 - 负荷响应模型，构建兼顾电网运行效率与用户用电体验的电价优化体系。分别采用粒子群优化（PSO）、改进麻雀优化（ISSA）、多元宇宙优化（MVO）三种智能算法求解

二维栅格地图路径规划是机器人导航、游戏智能体控制等领域的核心问题。传统路径规划算法在处理复杂动态环境时存在局限性，而深度强化学习为解决该问题提供了新思路。本文提出基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的路径规划方法，通过构建Actor-Critic神经网络架构，结合经验回放和目标网络技术，在连续动作空间中实现高效路径搜索。实验结果表明，该方法在复杂栅格环境中展现出更强的环境适应性和路径优化能力，相

本文提出一种融合正余弦策略与柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA），用于优化卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合时间序列预测模型。实验表明，该模型在金融、气象、交通等多领域数据集上较传统模型（ARIMA、LSTM）及改进优化算法（如PSO-LSTM、GA-SVM）的预测精度提升12%-25%，鲁棒性显著增强。其核心创新在于通过正余弦策略增强全局搜索能力，结合柯西变异提升局

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规模间歇电源并网引起的电网频率问题,导致对引入储能辅助调频的研究越发迫切。提出一种考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法。阐述了储能电池功率和容量设计的通用方法;通过分析储能电池在调频运行过程中的成本和效益,基于全寿命周期理论,运用净现值法结合仿真模型构建储能电池参与一次调频的技术经济模型;

本文针对含三台火电机组的电力系统，提出基于遗传算法的经济调度模型，同时考虑机组爬坡约束与输电损耗对调度方案的影响。通过构建包含二次成本函数、爬坡速率限制及网损修正的目标函数，结合实数编码与约束修复策略，实现多约束条件下的全局优化。仿真结果表明，该模型较传统方法可降低总发电成本12.3%，并显著减少因爬坡越限导致的机组磨损，验证了算法在复杂约束场景下的有效性。