例如,基于EH的考虑电/热/气多能耦合的规划L17-20],考虑多方利益主体、差异化用能需求的规划流程[2,考虑冷热电存储的区域综合能源站优化设计[22,结合热网模型的多区域协同规划[23],考虑采暖期和供冷期园区级别规划[24]、评估指标与方法[25]、能量整体运输模型[26]、评估指标与方法[2]等。%注意这里是等号==%==============负荷平衡，公式5==============

数据处理与分解：利用GOA优化VMD参数，提取信号中的关键模态分量（IMF）。特征提取与降维：通过多模态特征融合（奇异值、能量熵等）和主成分分析（PCA）构建特征向量。深度学习建模：Transformer模型学习时序特征间的长期依赖关系。分类决策：SVM作为分类器，结合优化后的特征进行分类识别。

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

基于蜣螂优化算法(DBO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究是一个结合了先进优化技术和深度学习模型的课题，旨在提高风电功率预测的准确性与效率。

文献来源：摘要：为解决综合能源系统内多个能源集线器间的不完全信息以及竞争制约关系给系统经济与环 境优化调度带来的挑战，建立了经济和环境协同的综合能源系统优化调度模型，并分析了动态价格机制下多能源集线器间的制约关系，采用决策博弈方法对多能源集线器进行优化调度。针对能源 集线器间热电联产运行模式的不完全信息，采用贝叶斯博弈对多能源集线器间的不完全信息博弈 关系进行建模，并给出了博弈算法描述，获得计及环

本文提出了一类非线性受控动力系统的线性预测器。其基本思想是将非线性动力学提升(或嵌入)到其演化近似线性的高维空间中。在不受控制的情况下，这个过程相当于与非线性动力学相关的库普曼算子的数值近似。在这项工作中，我们将Koopman算子扩展到受控动力系统中，并应用扩展动态模态分解(EDMD)来计算算子的有限维近似，从而使该近似具有线性受控动力系统的形式。在数值实例中，以这种方式获得的线性预测器表现出优于

电力负荷预测是指通过对历史电力负荷数据的分析和建模，来预测未来一段时间内的电力负荷情况。这对于电力系统的运营和规划非常重要，可以帮助电力公司合理调度电力资源、优化供需平衡、提高电力系统的稳定性和经济性。电力负荷预测通常基于历史负荷数据和其他相关因素，如天气、季节、工业生产等，进行建模和预测。常用的预测方法包括统计模型、机器学习和深度学习等。统计模型是最常见的电力负荷预测方法之一，包括时间序列分析、

基于EMD-TCN（经验模态分解-时序卷积网络）的轴承故障诊断研究，结合西储大学的数据，是一种先进的故障诊断方法。

对于天然气网络，假设在一个水平管道里是稳定的等温气流，动能的变化忽略不计，在管道的整个长度内，摩擦系数和气体压缩因子都是恒定不变的。对于一个在高压网络的完全湍流，类比电力网络的支路功率方程，根据能量守恒，管道mnmn为天然气节点)稳态条件下的流量fmn可近似表示为：由于天然气管道存在摩擦阻力，传输过程中会造成一定的压力损失，为补偿天然气输送的压力损失，天然气系统中通常会配置一定数量的压缩机来提升该

实验结果表明，卡尔曼滤波算法能够结合电池的电压、电流、温度等测量数据，利用电池的特性模型和动力学方程，对电池充电状态进行实时估计。在储能电池SOC估计中，卡尔曼滤波可以结合电池的电压、电流、温度等测量数据，利用电池的特性模型和动力学方程，对电池充电状态进行实时估计。卡尔曼滤波算法的核心在于其状态转移方程和观测方程，通过这两个方程，结合系统的动态模型和测量数据，可以得到系统状态的最优估计。准确的SO