内容概要：本文介绍了如何使用Matlab和Yalmip工具箱构建含风电的电力系统调度模型，以应对源荷不确定性。文章详细讲解了模型中涉及的各种电力组件（如储能、风光机组、火电机组和水电机组）的变量定义及其约束条件。此外，还探讨了目标函数的构建，包括运行成本、弃风弃光成本和碳成本，并阐述了如何通过模糊机会约束处理风光出力的不确定性。最后，文章展示了如何使用Cplex或Gurobi求解器求解该优化问题，并提供了详细的代码示例和结果可视化方法。 适合人群：从事电力系统调度的研究人员和技术人员，熟悉Matlab编程环境并对优化算法有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决含风电电力系统调度中源荷不确定性问题的实际工程应用。主要目标是在确保系统安全的前提下，降低运行成本，减少弃风弃光现象，并优化碳排放管理。 其他说明：文章不仅提供了完整的代码实现，还深入解析了各个模块的功能和实现细节，便于读者理解和扩展。

自抗扰控制（ADRC）和滑模控制（SMC）是两种常见的控制策略，分别具有各自的理论基础和应用优势。自抗扰控制是一种非线性鲁棒控制方法，主要用于处理不确定系统的控制问题。滑模控制则以其对系统参数变化和扰动的不敏感性、快速响应和实现简单等特点被广泛研究和应用。在实际工程应用中，不确定性是系统性能分析和控制设计时必须考虑的因素之一。因此，为提高系统的稳定性和鲁棒性，研究人员致力于探索融合这两种控制技术的新方法。 自抗扰控制（ADRC）是1998年由韩京清先生提出的，它基于非线性PID控制原理，并针对不确定性系统进行了改进。ADRC能够在不依赖于精确数学模型的情况下，通过估计和补偿不确定性的扰动，增强控制系统的抗干扰能力。这种控制方法在多个领域得到应用，如电功率转换器系统、发动机系统以及永磁直线电机等。高志强和雷春林等人的研究表明，ADRC在实际应用中能够获得有效的控制性能。 滑模控制（SMC）起源于20世纪50年代，是一种典型的非线性控制策略。SMC的核心在于滑模面设计，通过切换律或趋近律实现系统状态在有限时间内达到滑模面，并在该平面上沿着预定的轨迹移动，从而实现对系统动态行为的精确控制。SMC的主要优点包括对系统参数变化和外部干扰的不敏感性、设计和实现相对简单，以及对系统动态特性的快速响应。 然而，在实际应用过程中，尤其当系统存在参数不确定或时变时，单独使用ADRC或SMC可能无法达到预期的控制效果。因此，研究人员尝试将ADRC和SMC结合起来，提出了自适应滑模控制、模糊滑模控制、神经网络滑模控制等先进控制策略。这些策略综合了两种控制方法的优势，旨在通过切换律和滑模面的设计，进一步提升系统的鲁棒性和适应性。 本文提出的控制方法是在自抗扰控制的基础上，引入滑模控制的滑模面和切换律概念。该方法在自抗扰控制的非线性组合部分采用切换律，增强了系统的抗干扰能力和稳定性。在理论推导和仿真实验中，这种新型的自抗扰控制器通过与传统的PID控制方法对比，证明了其在处理不确定系统问题上的有效性。 研究工作不仅涵盖了控制策略的设计和理论分析，还包括了仿真实验的验证。通过仿真实例，可以观察到带有切换律的自抗扰控制器相较于传统PID控制，在系统的稳定性和抗干扰能力方面表现出明显的优势。这些成果为不确定性系统的控制提供了一种新的视角和可能的解决方案。 总结来说，这项研究展示了如何将滑模控制与自抗扰控制相结合，通过引入切换律，设计出一类新型的自抗扰控制器。该控制器不仅继承了ADRC处理不确定系统的传统优势，还结合了SMC在快速响应和稳定性方面的特性。通过仿真实验的对比分析，验证了新方法在提高系统稳定性和抗干扰能力方面的有效性。这些研究结果对于理论研究者和工程实践者在不确定性系统控制领域都具有一定的参考价值和实际应用意义。

本文提出了一个多阶段随机规划的形式化框架，用于在多地区可再生能源生产不确定性的输电受限经济调度中，重点优化实时运营中的储运调度。该问题通过使用随机对偶动态规划方法来解决。所提出方法的适用性在一个基于2013-2014年德国电力系统太阳能和风能整合水平校准的实际案例研究中得到了证明，考虑了24小时的时间范围和15分钟的时间步长。随机解的价值相对于确定性策略的成本为1.1%，而相对于随机规划策略的完美预测价值为0.8%。分析了各种替代实时调度策略的相对性能，并探讨了结果的敏感性。

Dijkstra算法python实现，基于邻接矩阵及优先队列 不仅能够求解其实节点到各个节点的最短路径长度，而且并确定各条最短路径上的节点信息

多智能体系统——竞争网络下异构多智能体系统的分组一致性问题 Group consensus of heterogeneous multi-agent system (附论文链接+源码Matlab) 多智能体系统——具有非线性不确定干扰的多智能体系统的固定时间事件触发一致性控制（附论文链接+源码Matlab） 2021年五一杯数学建模消防救援问题思路 2021年MathorCup A题自动驾驶中的车辆调头问题思路（附论文 程序链接)

在本文中，我们将深入探讨基于STM32微控制器的一个项目，该项目实现了一个高效的单按键操作界面，结合了HMI（人机交互）串口屏显示和蜂鸣器反馈功能。这个设计巧妙地利用了单个按键的不同触发模式，即短按和长按，来实现多模式选择与确认操作。它已经被验证并在机器人实验室中得到了实际应用，因此具有很高的实用价值。 让我们了解一下“单按键多模式选择”这一概念。在传统的嵌入式系统中，用户界面通常需要多个物理按键来控制不同的功能。然而，在这个项目中，通过软件策略的优化，仅需一个按键就能完成多种操作，大大简化了硬件设计。短按通常用于切换或浏览可用模式，而长按则用于确认所选模式，执行对应的操作。这种设计不仅节约了成本，还减少了用户操作复杂性。 接下来，我们关注HMI串口屏。HMI（Human Machine Interface）是人与机器交流的接口，串口屏则是通过串行通信接口连接到微控制器的一种显示屏。在这个项目中，串口屏用于实时显示当前的模式状态以及相关的功能信息。STM32通过串口与串口屏进行通信，将处理后的数据发送到屏幕显示，用户可以通过屏幕直观地了解系统状态，提高了交互性和用户体验。 “HMI串口通信协议”是实现这一功能的关键。常见的串口通信协议有RS-232、RS-485和UART等，这里很可能是使用了UART（通用异步接收/发送）协议。UART允许STM32以较低的数据速率与串口屏交换信息，如模式选择、确认信号等。串口通信协议包括帧格式、数据速率、起始位、停止位和校验位等参数设置，这些都需要在软件代码中精确配置。 然后，蜂鸣器的集成为系统添加了音频反馈。在用户进行操作时，蜂鸣器可以发出不同频率或持续时间的声音，以区分短按和长按，或者在执行特定功能时提供反馈。蜂鸣器的控制通常涉及到GPIO（通用输入/输出）引脚的驱动，通过设置高低电平来产生声音。 这个项目巧妙地整合了单按键操作、HMI串口屏显示和蜂鸣器反馈，实现了简洁高效的人机交互。它展示了STM32的强大功能，以及在嵌入式系统设计中如何通过软件创新来优化硬件资源。通过学习这个项目的实现细节，开发者可以更好地理解和应用类似的交互设计，特别是在资源有限的嵌入式环境中。

通过3GSM三维岩体不接触测量技术,对夏甸金矿-615分层水平54902采场进行矿岩体裂隙和结构面数字摄影测量,获取一系列真实反映岩体宏观结构的图像,从中提取节理裂隙和结构面的空间分布信息。在此基础上,利用东北大学自主研发的不稳块体快速识别和分析系统Geo SMA-3D,进行某测点的不稳块体搜索。最终将表征结构面、关键块体形态的数据实体化后集成到虚拟场景之中,实现矿岩体特征的快速识别、确认及真三维展示的功能。

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