在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

在能源和人工智能领域具有重要意义。LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门结构解决了传统RNN中的“长期依赖”问题，从而能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和时序特征，这对于风电功率预测尤为关键。

本文介绍了为电力系统动态分析开发的基于 MATLAB 的程序。可以获得时域仿真、系统线性化、模态分析、参与因子分析和可视化、控制器的优化放置、反馈信号选择、频率响应分析和控制设计。除了解决电力系统问题外，该软件包还提供模型在时域和状态空间中的符号和矢量化表示。该软件包充分利用了 MATLAB 强大的求解器的优势，用于求解非刚性和刚性问题。显式和隐式技术都用于求解微分代数方程 （DAE）。假设同步电

本文主要思想是开发一种基于MPC的方法，用于对一系列馈入DC-AC转换器的光伏进行最大功率跟踪。转换器连接到电网，并控制如何在电网变化的情况下提供所需的参考电流。进一步的FFT分析证明，产生的交流电压和提取的交流电流包含最小的THD。有一次，我模拟了光伏MPC系统，结果保存在PVOut_final.at中（持续时间为12小时，采样率为1秒）。因此，您可以模拟转换器系统，观察光伏侧的馈电电压是如何转

变分模态分解-蜣螂优化算法-长短时记忆神经网络（VMD-DBO-LSTM）是一种结合了多种先进技术的预测模型，旨在提高时间序列数据的预测精度。变分模态分解（VMD）定义：VMD是由Dragomiretskiy等提出的一种自动自适应、非递归的信号处理方法。特点：VMD算法克服了经验模态分解（EMD）及其改进算法存在的端点效应和模态分量混叠的问题。它可以将非稳定性、非线性且复杂度高的信号分解为多个相对

综上所述，考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度研究是一个复杂而重要的课题。通过建立数学模型、确定随机变量、采用随机优化算法以及评估和优化等步骤，可以实现对含集群电动汽车并网型微电网的随机优化调度。未来，该研究领域将具有更广阔的应用前景和重要的研究价值。📚2 运行结果🎉3参考文献文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。[1]陈

近年来，电动汽车（EV）的发展受到越来越多的关注。电动汽车凭借其环保、高效等优势，逐渐成为未来交通发展的重要方向。然而，随机充放电的特性使得电动汽车的集成变得困难。传统充电、快速充电和电池更换是电动汽车最常用的充电模式。针对电动汽车随机充电的各种场景，提出一种充电模型。采用随机抽样方法建立电动汽车负荷时序分布统计模型，所提出的模型能够很好地反映大规模电动汽车广泛随机地连接到大梁（此处可能有误，推测

目前，大多数高压电网所采用的电力变压器都是传统型的，这种传统变压器工艺简单、安全性较高。然而，传统变压器存在一些明显的缺点，比如体积庞大、重量沉重，使用空间受限制，同时空载损耗也相对较大。在实际运行中，传统电磁变压器容易因过载而导致输出电流下降和产生谐波。此外，传统变压器无法隔离故障电流，一旦负载端发生故障，电流将继续增加，难以控制，可能直接影响负载电流。随着电力电子技术的迅速发展，电力电子变压器

一个含有风机、光伏、蓄电池以及负荷的微电网系统见示意图3.1。风机的装机容量360kW，单位运维成本0.52元/kWh。光伏的装机容量 260kW，单位运维成本0.75元/kWh。蓄电池额定容量为700kWh，电池 SOC 运行范围 为[0.4,0.9]，初始 SOC 值为 0.4，由充电至放电成本为 0.1 元/kWh，1个小时充放电功率最大为储能的20%。微网与主网允许交换功率不超过 200k

当高压输电线穿越无配电网络覆盖的偏远地区时，可考虑从用于防护雷击的架空地线（OHGW）中汲取电能。Hydro-Québec开发了IVACE技术，旨在为其网络北部分布的电信塔提供电力支持。本SimPowerSystems模型展示了一个基于IVACE技术、连接至735千伏输电线两根OHGW中一根的25千瓦电源的工作原理。当某段OHGW与地面断开连接时，通过与三相导线的电容耦合，在这根OHGW上会感应出