Transformer模型最初在自然语言处理领域取得了巨大成功，其强大的时序特征提取能力使得它成为处理序列数据的理想选择。在轴承故障诊断中，Transformer模型可以有效地捕捉振动信号中的长期依赖关系，从而提取出故障特征。

文献来源：摘要:热电联产(CHP)机组的利用是提高可再生能源住宿的关键途径。然而，热电联产的碳排放对综合能源系统的污染和经济优化提出了挑战。针对这一挑战，本文提出了一种新型的电制气(P2G)和碳捕集系统(CCS)的热电联产优化调度模型，通过IES优化调度解决了P2G所需的碳源问题和热电联产的碳排放问题。该模型将CHP、P2G和CCS作为一个整体系统。建立了模型的运行规律，分析了模型的电、热、气、碳

用Simulink构建10机39节点系统模型，并了解了相关的操作步骤。将Simulink教学和以上咱们学习的专业内容相结合，Simulink提供了各种仿真工具,尤其是它不断扩展的、内容丰富的模块率,为系统的仿真提供了极大便利。在Simulink平台上拖曳和连接典型模块就可以绘制仿真对象的模型框图,并对模型进行仿真分析。🎉三、参考文献。

双层优化通过分层决策机制，有效解决了分布式光伏储能系统中多目标、多约束的复杂问题。典型案例表明，其在经济性、稳定性和环保性方面均显著优于传统单层模型。未来需进一步结合动态环境与智能算法，推动系统向高效、自适应方向发展。📚2 运行结果🎉3文献来源部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。[1]彭伟,郑连清,郑天文.分布式光伏储能系统的优化配置方法[J].四川电力技术,2022,45(01):45-

本研究聚焦于遭受拒绝服务（DoS）攻击的网络物理多智能体系统（CPS）的弹性模型预测控制问题。随着多智能体系统在众多领域的广泛应用，其面临的网络安全威胁，尤其是DoS攻击，对系统的正常运行和稳定性构成了严重挑战。本文旨在构建有效的弹性模型预测控制策略，以提高系统在DoS攻击下的性能和恢复能力，确保系统能持续稳定地运行。

本研究聚焦于遭受拒绝服务（DoS）攻击的网络物理多智能体系统（CPS）的弹性模型预测控制问题。随着多智能体系统在众多领域的广泛应用，其面临的网络安全威胁，尤其是DoS攻击，对系统的正常运行和稳定性构成了严重挑战。本文旨在构建有效的弹性模型预测控制策略，以提高系统在DoS攻击下的性能和恢复能力，确保系统能持续稳定地运行。

风电功率预测是新能源并网与电网调度的关键技术，但受风速、温度等多变量非线性和时序依赖性的影响，传统模型存在精度瓶颈。研究通过融合 减法优化器算法(SABO) 与CNN-BiLSTM-Attention混合模型，旨在提升多变量输入单步预测的准确性与泛化能力。其核心价值在于：SABO是一种基于数学平均与减法操作的新型群智能算法，其核心创新点包括：该混合模型由以下模块构成（图2）：参数优化空间定义：SA

BP神经网络是一种经典的多层前馈网络，通过反向传播算法调整权重和阈值以最小化预测误差，广泛应用于非线性系统建模和回归预测。局部最优陷阱：基于梯度下降的优化机制易陷入局部极小值，尤其在深层网络中表现显著。收敛速度慢：训练过程需逐层反向传播误差，计算复杂度高。参数敏感性强：初始权重随机生成，影响模型稳定性。数据依赖性高：对样本量和数据质量要求苛刻，冗余或矛盾样本会显著降低性能。为解决上述问题，研究者将

文献来源：摘要：针对电能质量复合扰动类别多、特征关联性强及识别错误率较高的问题,提出了一种基于混沌集成决策树的电能质量复合扰动识别方法。首先参考IEEE标准,给出了常见的7种单一电能质量扰动和16种电能质量复合扰动的信号模型,并批量生成扰动波形样本。然后针对上述扰动的特性差异,通过S变换时频域分析,设计和提取出9种扰动时频域特征。最后利用集成学习集体能力和混沌搜索优势,构建混沌集成决策树,并有效完

格拉姆变换与并行CNN-BiLSTM的结合，通过将一维信号编码为二维图像并联合提取时空特征，显著提升了故障诊断的精度和鲁棒性。未来研究需进一步优化模型效率、增强可解释性，并探索在更复杂工业场景（如多传感器融合、在线监测）中的应用潜力。📚2 运行结果格拉姆矩阵图像：options0 = trainingOptions('adam', ... % 优化算法Adam'MaxEpochs', 150,