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一种基于多智能体的多能源微网优化运行方法，考虑能源互联网系统运行的不确定性，提出区域能源互联网优化运行控制策略，将连续的时间进行离散化处理，对能源互联网内多种能源设备进行建模，在每个能源局域网内部基于模型预测控制最小化运行成本，引入非合作博弈，针对区域能源交互建立新型电价机制，通过迭代计算，博弈达到纳什均衡。本发明的优化运行控制策略能够有效的降低系统净负荷波动率，降低运行经济成本，提高能源互联网系统可靠性和经济性。

本发明涉及一种基于指定时间观测器的异质多智能体系统编队控制方法，包括：针对异质多智能体系统，为每个智能体建立动力学模型，将各智能体视为通信节点，搭建通信拓扑；智能体收集邻居节点的状态信息，构建误差系统估计领导者的状态矩阵和输出矩阵；设置自适应观测器，其依据邻居节点的实时状态信息，结合领导者的状态矩阵和输出矩阵估计领导者状态的凸包；基于自适应观测器的输出结果，同时结合时间缩放函数，构建时变编队跟踪控制协议；依据多智能体系统预期的编队结构，初始化时变编队跟踪控制协议，并通过一致性控制器，按照时变编队跟踪控制协议更新各智能体的状态，使所有智能体达到预设的编队；本发明能够在不引入全局信息的前提下，在指定时间内完成期望的编队形状。

本发明提供一种分布式动态事件触发的多智能体系统的一致性控制方法，属于多智能体系统控制技术领域。本发明方法通过利用参量Lyapunov方程，设计一种新型的基于参量Lyapunov方程的分布式动态事件触发机制，可以消除系统中反馈增益矩阵K和矩阵B对触发时间间隔的影响，同时建立了最小触发时间间隔的表达式，并且最小触发时间间隔与参量Lyapunov方程的唯一参数γ之间有明确而简单的关系，通过调节参量Lyapunov方程中的唯一参数，系统的触发时间间隔可以实现动态调节，进而实现系统控制性能与触发时间间隔之间的平衡，使多智能体系统在达到状态一致性的同时，有效减少通信负载和执行器机械损耗，并且易于工程实现。

本发明公开一种虚拟矿井风险行为实现系统和方法，涉及人工智能技术领域。本发明基于反应式智能体结构，构建设备类/环境类智能体的风险模型，采集获取井下事故中设备不安全状态、环境不安全因素等相关风险因素；基于人工智能方法，构建包括感知模块、运动控制模块、内部属性模板、行为控制模块以及认知模块的矿工智能体的风险行为模型，模拟井下事故中人的风险行为，通过消息传输，构建虚拟矿井中通信服务智能体实现多智能体间的交互与协同控制，表现井下事故中人‑机‑环境致灾因素间的交互关系，根据煤矿井下各种物理环境条件和人体行为，对灾难事故及现场问题进行模拟，实现了井下事故致灾因素的风险行为建模与虚拟现实。