探究热解温度和原料质量混合比对木质纤维素类生物质与微藻共热解生物炭的产率、元素组成、表面形貌、热稳定性、孔隙分布、表面官能团组成及碳骨架结构的影响规律,并进一步揭示共热解过程中的协同效应及反应机理。结果表明,热解温度和原料质量混合比对共热解生物炭的产率以及理化结构均具有显著影响。生物炭产率随热解温度的升高而下降,并随微藻质量混合比的增加而增大。共热解生物炭的产率（质量分数）可达41.51%,相较于木质纤维素单独热解生物炭提高23.5%。木质纤维素与微藻共热解过程存在显著的协同效应,协同效应能够增大生物炭的产率,且显著促进C元素和N元素在生物炭中富集。热解温度的升高会促进生物炭中吡啶-N向季-N转化。微藻质量混合比的增加会增大生物炭的无序化程度和芳香化程度,微藻产生的含氮挥发分会与木质纤维素上的含氧官能团发生显著的美拉德反应,并进一步发生环化反应和缩聚反应生成富氮生物炭。

为实现简易、低成本的海面波浪实时测量,提出一种基于明暗恢复形状法（SFS）的非接触式波浪参数测量方法。首先利用单目相机获取水槽波浪以及浮球参照物图像信息,然后基于SFS法分别对波面以及参照物表面的三维形状进行恢复,并将尺寸变换系数引入到波面三维形状恢复结果中,进而根据三维重建结果提出波浪参数计算方法,最后将波浪参数测量结果与实际测量结果进行对比分析。结果表明该方法测得的平均波高、平均波长与实际值间的相对误差均小于5%,平均周期的相对误差均小于1%,且平均波向与实际波向的差距均在5°以内,具有较高的稳定性与准确性。

针对低流速工况下小型潮流能水轮机翼型的快速设计问题,提出一种基于儒可夫斯基变换和高斯回归模型的水动力性能预测方法。选取儒可夫斯基翼型作为初始翼型,采用型函数/类函数变换（CST）的参数化方法对翼型外形进行拟合,并通过Fluent数值模拟得到低流速工况下的升力和阻力;基于升力、阻力和CST参数,结合机器学习中的高斯过程回归建立水动力性能预测模型。实验得出升力和阻力预测模型的平均误差率低于0.2%,均方根误差低于3%。研究表明,该方法在低流速工况水轮机翼型快速设计中具有显著的精度和效率优势。

利用多年实测波浪资料,选取4个台风和6个寒潮大浪过程,采用统计分析的方法得到极端天气条件下的特征波要素、波浪谱及其变化特性,研究江苏北部海域台风和寒潮影响下的大浪特征。研究结果表明：台风浪的过程最大值和寒潮大浪量值相当,有效波高分别为4.59和4.73 m;登陆型台风产生的台风浪远大于非登陆型台风;大浪过程中较大的波高对应较大的周期,波浪谱以单峰谱为主,均存在风浪和涌浪。

为提高储能型柔性多状态开关（E-FMSS）直流侧母线电压稳态性能,抑制其所连馈线发生故障时直流电压波动,提出一种改进模糊线性自抗扰控制器（LADRC）代替直流电压外环PID控制器。该改进模糊LADRC基于推导模型在线性扩张状态观测器（LESO）扰动估计的积分环节中额外并联一个比例环节以提高扰动估计的精准度,并考虑LESO对系统总扰动估计时的误差补偿,结合改进天牛须搜索算法的自抗扰参数整定方法实现模糊LADRC参数的在线优化。仿真结果表明,E-FMSS所连馈线故障时,所提策略可显著抑制E-FMSS的直流电压波动,各端口有功功率平滑过渡,系统能迅速恢复稳定,具有良好的抗扰动能力。

为进一步提高电力系统爬坡灵活性,提出计及多类型储能全寿期动态投资归算的高占比新能源系统爬坡灵活性协同规划方法。首先,考虑到储能的最大充放电功率及SOC特性随运行寿命的延长有明显衰减,在后续运行期间需对储能逐年追加装设容量,故在实验数据基础上建立储能全寿期衰减模型,并据此提出计及追加投资的全寿期动态投资归算方法;其次,在将储能按照充放电速度和单位容量投资进行分类的基础上,构建高占比新能源系统多类型储能及煤电改造一体化的爬坡灵活性协同规划配置模型;再次,基于系统爬坡需求对不同类型储能的放电速度要求、可用SOC要求以及煤电改造要求,将大规模多变量模型分成多个阶段的小规模求解过程,每一阶段求解部分未知变量;最后,采用改进的IEEE 30节点为算例,验证所提模型的正确性及有效性。

针对谐振型模块化多电平直流变换器（MMDC）交错并联结构,在电流内环控制上提出基于连续控制集模型预测控制（CCS-MPC）。分析变换器在升压模式下的工作模态,建立升压模式下的电感电流预测模型。相较于传统PI控制,避免繁琐的参数调整,提高系统动态性能。最后,通过仿真与实物实验平台进行验证,分析比较两种控制的仿真和实验效果,证明所提方法的可行性和有效性。

为提升配电系统的低碳经济性,首先构建多微网共享储能系统协同优化调度框架,同时为在充分考虑碳交易市场供需关系的基础上实现减排激励的灵活调整与精细刻画,提出基于动态碳价和碳配额供求关系的精细化碳交易成本计算方法;然后,为在提升多微网共享储能系统在实时阶段的功率决策时效性的同时增强决策模型对含不确定性因素的风光出力时序信息的感知能力,提出一种结合长短期记忆网络与多智能体近端策略优化方法的强化学习算法;最后,在IEEE 33节点系统中对所提模型与方法在系统低碳运行能力、运行经济性与决策时效性等方面的提升作用进行仿真验证。

针对多个虚拟电厂间协调互动存在的能量耦合问题,提出共享储能服务质量定量评估函数,建立计及服务质量评估的多虚拟电厂能量共享双层优化模型。上层兼顾共享储能的经济效益与服务质量,优化其容量配置;下层考虑虚拟电厂运行经济性,优化其内部机组出力及交易电量。针对新能源出力的不确定性,建立计及机会约束的优化模型。模型采用KKT条件及大M法将双层模型转化为等效单层模型进行求解。仿真验证所提模型的合理性,算例分析共享储能服务质量及置信度水平对于多虚拟电厂能量共享及储能配置的影响。结果表明,考虑共享储能服务质量可有效提升虚拟电厂参与电能共享的积极性,实现资源的合理利用。

针对传统边际出清方法过度关注调频性能、忽视成本效益的问题,提出一种基于主从博弈的飞轮储能调频市场出清机制。首先,建立飞轮储能充放电成本模型;其次,考虑飞轮储能、火电机组、风电场的运行约束,以最小化调频成本和辅助费用为目标,使用主从博弈方法优化报价;最后,根据实时调频需求按照边际价格排序进行出清。仿真结果表明,该机制可确保飞轮储能在调频市场中的合理中标率和收益,有助于降低总调频成本并提高系统整体调频性能。相比传统方法,该方法可提高机组调频收益,有效促进新能源消纳。

为提高飞轮储能系统中永磁同步电机的控制精度,提出一种改进的模型预测控制策略。首先通过转矩和磁链的代价函数交替优先评估消除权重系数并无需确定控制目标的优先级,能够有效平衡转矩和磁链的控制效果。随后,为降低飞轮储能电机的转矩和磁链脉动,设计双矢量合成的方法,简化占空比计算过程。此外,为提高系统的参数鲁棒性,采用最小二乘法对电机参数实现准确辨识并实时更新控制器参数,最后通过实验验证所提控制策略在飞轮储能系统充放电工况下的可行性和有效性。

为了提高锂电池的剩余使用寿命预测的准确性,提出一种多尺度分解和多模型融合的锂电池剩余使用寿命预测模型,以应对容量退化数据中存在噪声和局部波动对电池剩余使用寿命预测的影响。首先,使用自适应噪声的完全集合经验模态分解将原始容量数据分解为若干个分量,其中高频分量包含短期局部变化和噪声,低频分量包含主要退化趋势信息。随后,采用双向长短期记忆网络和高斯过程回归对分解后的高频分量和低频分量分别进行建模,捕捉时间序列数据中的复杂模式和依赖关系,并利用自适应粒子群算法优化模型参数。最后,对预测结果进行叠加融合,并计算锂电池的剩余使用寿命。在公开数据集上通过对比、消融和泛化实验进行分析和测试。实验结果表明,所提模型在锂电池的剩余使用寿命预测任务中AE、MAE 和 RMSE 值最低为0、0.15%和0.18%,具有良好的泛化性和较高的准确性。

该文将针对传统模型预测控制对系统模型高度依赖的缺陷提出适用于三相并网逆变系统的鲁棒模型预测控制。通过设计动态滑模扰动观测器对三相并网电抗器参数不匹配引起的集中扰动进行观测,并将扰动观测值补偿至系统预测模型中。同时,将三相并网逆变器的有功电流和无功电流输出控制叠加至模型预测控制的损耗函数中,依次求得所有有效开关状态下损耗函数的值,则使损耗函数最小的有效开关状态为最优开关状态,并被选择以触发并网逆变器。最后,搭建10 kW三相并网逆变实验平台以验证所提鲁棒模型预测控制的可行性和有效性。

为探究加氢站泄漏后氢气扩散规律,制定相关防护措施,以宁波市某规划中加氢站为研究对象,使用CFD仿真软件Ansys Fluent,对不同外界环境条件影响下的氢气泄漏扩散进行了仿真模拟。结果表明,风对氢气泄漏扩散的影响极大：风速越大,形成的氢云体积越小,且更快达到稳态;建筑物、设备等会在一定程度上偏转风向、降低风速,此种情况下,形成的氢云体积略大,但仍小于无风状况;氢气容易在站房与顶棚交接处、加氢机上方积聚,在这些位置附近设置氢气传感器,可有效对泄漏的氢气进行报警,降低加氢站潜在风险。基于所构建模型,提出一套氢气传感器布置方案,该研究中案例全部报警成功。当风向与泄漏方向垂直时,形成的氢云体积较小,相对较难检测,可能会报警不及时,建议在此处增加人员巡视,或增设移动式报警装置。

针对制氢系统碱性水电解过程中凹凸双极板上碱液分布不均现象进行双极板结构的优化,以5 Nm3/h碱性电解槽凹凸双极板为研究对象,利用CFD方法其在工作时的碱液流速分布规律,通过数值模拟分析结果表明,碱性电解槽凹凸双极板上碱液流动的高速区集中于极板中心轴。针对该现象提出优化方案,一方面通过在凹凸双极板碱液入口端倾斜设置导流槽,从而使电解液分散进入流场;另一方面通过将凹凸双极板传统的球形凹凸结构优化为椭球形凹凸结构,从而对碱液进行适当的分流与聚流。仿真结果表明,通过设置斜式导流槽和改变凹凸结构,能提高双极板的流场均匀性。

该研究建立质子交换膜燃料电池组合流场的三维模型,并探究流场的操作条件和几何参数对电池性能的影响。结果表明：斜坡流场的氧气和电流密度分布较平行和蛇形流场更均匀,电池输出功率密度分别比蛇形流场和平行流场提升了7.43%和12.05%。提高工作压力可增加流道的氧气浓度进而提升电池输出性能,而温度对电池性能的影响受流场结构的制约较小。当流场的流道数量过少会造成氧气分布不均从而降低电池输出性能,提高流道肋宽比能提升输出性能,但流道宽高比的提高对性能影响较小。

为解决大规模波动性风电制氢效率低的问题,提出一种结合电网购电的风氢系统电解槽阵列优化控制策略。首先研究质子交换膜电解槽制氢效率曲线,根据效率特性,针对电解槽阵列启停控制及功率分配问题,提出一种考虑制氢效率的分段调控策略;其次以系统总成本最小为目标,基于人工蜂群算法构建风氢系统日内优化调度模型,通过宁波某地实际数据进行计算分析。结果表明,所提策略较简单启停控制平均每小时提高产氢量5.93%,日均启停次数从18次降至2次,电解槽利用率从64.58%提升至98.75%;且当电价降低47.27%和氢价上调14.29%时,产氢量和购电量均提高15.56%及227.79%,但总成本分别降低5.91%和12.78%,氢气价格对系统经济性的影响更大。

为满足中国氢能产业发展需求,国内加氢站数量逐年递增,居全球第一,但目前国内加氢站缺少完善的安全管理体系,给加氢站的安全健康发展带来隐患,亟需建立适用于中国的加氢站安全管理体系。根据中国特检院多年在石油化工装置完整性管理和资产完整性管理的经验积累,建立“体系文件+技术体系+信息管理系统”的加氢站完整性管理体系。该文首先阐述加氢站完整性管理体系的内容,随后提出加氢站完整性管理体系的构建程序,接下来给出加氢站完整性管理体系建设实践及其效果,最后对加氢站完整性管理体系未来发展提出了几点建议。

在传统蛇形流道的基础上,提出交变式、渐变式、喇叭式及分散式等非均匀样式的流道结构,通过建立等温、稳态质子交换膜燃料电池（PEMFC）三维仿真模型,分析非均匀流道对PEMFC传质及输出性能的影响。结果表明,相比普通蛇形流道,非均匀流道可有效改善流道内反应气体及产物的输运与分布,强化电化学反应过程,具有更高的膜电流密度,且可进一步平衡输运性能与压力损失匹配,有效提高PEMFC能量利用效率。其中,多样性分散流道（MD-Ⅵ）使PEMFC峰值电流密度提高10.2%,峰值功率密度提高14.2%,非均匀设计有望为PEMFC流道结构创新及优化提供更多思路。

该文构建了新能源发电制氢、氢能储存运输及氢燃料电池发电的全过程氢能利用模型,并针对氢能“制-储-输-用”全链条,提出一种基于层次分析法、熵权法与TOPSIS法的多维度综合评价体系。该体系从经济性、节能环保性及技术可行性3个维度设立多项评价指标,分析不同氢能需求场景下的最优储运方案。通过具体算例验证了所建模型的有效性,并运用评价体系对不同运输距离下的氢能储运方式进行了综合排序。结果表明,所提方法能够为氢能系统的规划与决策提供理论依据,对促进氢能在新型电力系统中的利用具有一定的参考价值。

针对航拍高分辨率图像下光伏组件的鸟粪与遮挡缺陷以及二极管损坏形成光斑缺陷的检测问题,提出改进深度学习模型YOLOv8n结合切片辅助超推理的检测算法。以2667张可见光与热成像图像进行切图后标注鸟粪、遮挡、光斑3种缺陷构建光伏组件数据集。首先,在YOLOv8n的主干网络上,通过添加3层CBS模块,构建小目标检测层,加强小目标特征信息的传递。其次,在Backbone部分添加全局注意力机制,采用通道与空间注意力的框架,使模型能更好地捕捉全局特征信息。基于上述两处对网络结构的改进设计其消融实验,实验结果表明改进模型相较于基础模型的mAP50值和mAP50∶95分别提升4.3%和1.5%;设计改进模型与其他目标检测模型的对比实验,实验结果表明改进模型的准确率优于其他检测模型。最后,结合切片辅助超推理进行先切片后检测,设计添加切片辅助超推理的整体模型对比实验,实验结果表明改进后的YOLOv8-PG+SAHI模型对高分辨率光伏组件图像下小目标缺陷的检测能力最优,准确率可达88.73%。上述实验表明改进模型更适合航拍高分辨率图像下光伏组件的小目标检测。

该文总结光伏组件表面沉积灰尘的主要来源,梳理国内外关于积尘的相关研究进展,并详细介绍当前常用的光伏清洁技术,分析对比各种技术的优缺点、在东西部光伏电站的适用性以及经济性,最后展望光伏灰尘沉积机制以及清洁技术未来的发展方向和研究趋势。

该文开发一种新型配电网分布式电压控制算法,其核心技术采用一种经过优化的无模型自适应控制方法。该算法利用分布式光伏的实时采样数据,并通过分布式光伏之间的相邻通信,在线估计表征配电网电压控制特性的动态线性化参数,通过基于迭代的数据驱动方式以实现配电网无功-电压协调控制,解决传统方法对配电网模型依赖的问题;然后通过数学方法证明算法的稳定性。最后,采用含高比例分布式光伏的IEEE 33节点配电系统作为关键测试平台,通过多工况仿真分析,对所提控制算法的有效性及其性能优势进行全面验证。

为研究复杂山地地形光伏场区域风特性,以某实际光伏场地为研究对象,基于Blender+地理信息系统（GIS）对复杂地形进行快速建模,利用ANSYS有限元软件进行计算流体动力学数值模拟,并通过设置两种不同的计算范围,量化性确定复杂山地地形在不同风工况下的风特征以及光伏支架设计时应考虑的风速修正系数。结果表明：复杂山地地形的近地层风电场分布具有高度的非均匀性。各场地所在区域的最大风速修正系数主要是在西北风（315°）作用下产生,与气象报告数据基本一致。将在数值模拟中获得的风电场数据应用Python自动化处理,最终得到实际施工场地的最不利风向和相应的风速修正系数建议取值。

为精确诊断光伏阵列故障以提高系统发电效率以及避免造成损失,该文提出一种卷积神经网络与双向门控循环单元网络混合模型和深度置信网络与极限学习机混合模型以软投票算法集成的SV-CBDE诊断模型。以光伏阵列的P-V曲线数据作为输入,利用两种模型分别对样本进行诊断,再对两种诊断模型分别输出的诊断结果概率进行加权平均,得出最终诊断结果从而确定故障类型,以此来提高阵列故障诊断的准确率。使用同一数据集对所提出的模型与CNN、CNN-LSTM、CNN-BiGRU以及DBN-ELM 4种故障诊断模型进行对比评估。结果表明：所提集成模型在对组串间开路、组件局部产生阴影、组件间短路、阵列老化以及3类并发故障诊断的准确率、召回率、精确度和F1-Score均优于其他4种模型,具有更强的故障识别能力。

为评估单晶硅光伏系统全生命周期环境影响,采用生命周期评价（LCA）方法,对1 kW单晶硅光伏系统的生产环节、运输环节、运行环节、回收环节的能源消耗和碳排放进行分析评价。结果表明：1 kW单晶硅光伏系统安装在昆明的全生命周期能源消耗量为992.08 kWh,碳排放为2033.24 kg,能量回收期和碳排放回收期分别为0.90、16.96 a,都小于光伏系统的使用寿命;能源消耗和碳排放主要集中在生产环节,在生产环节中,太阳能级多晶硅生产能源消耗和碳排放占比最大,其次是平衡组件生产和单晶硅片生产;改进太阳能级多晶硅、平衡组件和单晶硅片的生产技术,提高废弃光伏系统的回收效率是减少能源消耗和碳排放的关键。此外,运输距离和安装地点会对能量回收期和碳排放回收期产生影响。

提出一种脉动热管（PHP）与翅片相结合的太阳能聚光型光伏组件散热技术,通过实验测试散热装置的运行特性与散热效率。结果显示脉动热管与翅片联合散热结构可高效快速降低光伏组件的工作温度,且光伏组件的散热需求越高,脉动热管两端的温差就越大,从而有利于工质的快速循环流动,脉动热管的启动特性和传热效率越好。此外,测试结果显示翅片能有效降低脉动热管的热阻,提高脉动热管的传热效率。最后,根据测试结果综合评价脉动热管翅片联合散热结构的强化效果,并探讨其使用范围和应用优势,为进一步推广分布式光伏发电技术的应用提供技术保障。

针对传统气象学天气分型的局限性,同时考虑到优化算法的场景匹配度,提出基于广义场景划分（GSS）的RIME-CNN-LSTM-Attention光伏出力组合预测模型。首先,以科学性、典型性为导向,提出基于广义场景划分指标的场景划分方法,为解决传统分类聚合方法存在的日气象相似性和耦合性问题提供解决思路,有效支撑高精度预测模型的构建;其次,结合长短期记忆网络（LSTM）时序特征提取能力以及卷积神经网络（CNN）的空间特征提取优势,引入注意力机制,构建光伏出力基础预测模型,在增强模型的关键信息捕捉能力的同时有效提升预测的整体精度;此外,考虑到强不确定性条件下光伏出力的非线性特点,引入一种基于霜冰物理现象的优化算法,有效提升优化算法对复杂场景的适应能力。仿真结果显示,基于GSS的RIME-CNN-LSTM-Attention组合预测模型能有效提高光伏出力预测的准确性,在光伏出力波动性较强的场景下展现出较高的预测精度和实用性。

基于PVsyst和SolarPV两款光伏系统模拟软件,结合AQWA水动力模拟结果,建立复杂近海环境中多种典型日时间尺度下漂浮式光伏发电系统模型,全面探究影响系统性能的各类关键因素。基于模拟结果建立线性回归数值模型,利用通径分析比较其对系统性能增益的影响程度。结果表明,海面反射率（37.9%）对系统性能影响最为显著,其次为浮体摆动时均倾角（30.6%）、安装倾角或前后间距（17.5%）以及距海面高度（14%）等。

理论分析大规模光伏发电送出线路故障后的电流特征,并提出一种基于Hellinger 距离的大规模光伏送出线路纵联保护方法,将故障后的电流采样值进行区间分布,利用Hellinger距离算法对两侧采样值分布的相似性进行量化,根据计算结果判断区内外故障。经仿真验证,所提方法能够可靠地反映被保护线路的区内、区外故障,且具有较好的抗噪声与抗同步误差能力。与已有相似度保护以及传统纵联电流差动保护进行对比得出所提保护原理可靠性更高的结论。

基于热阻理论建立光伏-热电耦合系统的数学模型,采用改进的多目标粒子群优化算法（MOPSO）,以最大效率和输出功率为优化目标,同时选取热电元件冷热侧截面积、热电元件高度、负载电阻及聚光比作为设计变量,并讨论纳米流体不同流速对优化结果的影响。结果表明：最高效率与最大输出功率相互制约且呈非线性关系;优化后的耦合系统性能显著优于单一光伏系统,耦合系统效率和输出功率相比于单一光伏系统最大提升22.44%和12.33%,且增大纳米流体流速对系统性能的影响并非一直有利;热电结构对耦合系统性能有显著影响,约1.073左右高度的热电元件与本系统更匹配,非等截面热电元件系统性能显著优于等截面,且最大效率出现在S为2.27时;采用TOPSIS可有效平衡耦合系统效率与输出功率,与效率最大化方案相比,最佳折中方案输出功率提高283.01%,效率仅降低14.36%。

通过无人机拍摄光伏组件红外图像进行检测时,图像背景较为复杂,且其中含有的小目标热斑故障在检测过程中容易丢失信息,出现误检或漏检等状况。针对上述问题,将HCF-Net与YOLOv8n网络结合,提出一种融合网络（HCF-YOLO）用于光伏组件红外图像热斑故障检测。加入并行化注意力机制（PPA）,通过分层特征融合和注意力机制来增强小目标的表达,确保在多个降采样步骤后保留热斑关键信息。采用维度感知选择性集成模块（DASI）,注重对高维和低维特征的自适应选择和精细融合,增强小目标的显著性。使用PIoU作为HCF-YOLO的损失函数,在回归的早期阶段,引导预测框沿有效路径回归,提升检测速度。HCF-YOLO算法相较于原有的YOLOv8n算法,检测精度（AP50）从89.27%提升至97.28%,并且检测速度达到217.33帧/s,实验结果可证明模型的有效性。

针对光伏组件电致发光（EL）图像中缺陷因复杂背景干扰而难以识别的问题,提出一种基于YOLOv5改进的深度学习模型YOLOv5-PMD,有助于提高光伏组件EL图像缺陷检测的准确性。首先使用轻量级卷积GSConv模块替换颈部网络（Neck）的卷积Conv模块,增强模型准确性的同时可减少模型参数量。其次引入卷积块注意力模块（CBAM）,增强模型对特征的感知能力。最后将原模型的CIoU损失函数替换为EIoU损失函数,更加准确地衡量缺陷的位置。在光伏组件EL图像的公开SolarMonocrystal数据集上,改进模型的训练参数量从7.025×10⁶降到6.695×10⁶,平均精度均值mAP50为89.8%,相较于原模型提高2.6％。

为了解决城市复杂微气象导致分布式光伏预测功率误差较大的问题,提出一种计及综合节点关键度的全域优化配置方法对微气象监测装置进行规划。首先从配电网电压和城市微气象影响两个维度提出电气-气象融合的综合节点关键度指标,进而结合遗传算法构建并求解微气象监测装置全域优化配置模型。算例结果表明,所提方法能在城市微气象监测装置可观性、灵活性和经济性协调优化的基础上提升高比例分布式光伏城市电网的优化运行能力。

首先研究抗酸聚乙烯-醋酸乙烯酯（EVA）胶膜的材料性能,包括醋酸浓度值、体积电阻率、高温剥离力、抗酸EVA和抗酸共挤聚乙烯-醋酸乙烯酯/聚乙烯-α-烯烃（EPE）胶膜组合封装双玻小组件的电致发光（EL）图,然后对比研究抗酸EVA胶膜+抗酸共挤EPE胶膜组合、常规双共挤EPE胶膜组合、抗酸双EVA胶膜组合封装n型TOPCon电池双玻组件的可靠性。实验结果表明,抗酸EVA胶膜在高压加速老化测试（PCT）后释放的醋酸含量较常规EVA胶膜减少;抗酸胶膜组合封装双玻小组件在PCT144 h和DH1000 h老化后EL无明显发黑腐蚀现象,说明在此湿热条件下抗酸EVA胶膜不会明显腐蚀TOPCon电池;抗酸EVA胶膜体积电阻率高于10¹⁵ Ω·cm,满足光伏组件绝缘性使用要求;在80 ℃下,抗酸EVA胶膜与玻璃仍保持一定的粘结力,具备高温抗脱层能力。抗酸共挤EPE+抗酸EVA胶膜组合和常规双共挤EPE胶膜组合封装n型TOPCon电池双玻组件在DH3000 h、PID288 h及TC600老化后,功率衰减PL均低于4%,符合国际电工委员会（IEC）标准。因此,抗酸共挤EPE+抗酸EVA胶膜组合可取代常规双共挤EPE胶膜组合封装组件,满足胶膜粒子供应,实现降本提效。

追日天文物理理论是笔者在《太阳能学报》2018年11期发表的《主动对日双轴跟踪物理理论》一文的几点重要说明与完成。文章指出地球同步轨道上的追日光伏发电机完全有可能在20~30年内独立解决整个地球对电力的需求。

研究塔式太阳能光热电站定日镜场布局方法和光学效率计算理论,提出无挡光圆弧交错布局优化设计新方法,建立定日镜场光学模型,验证定日镜场光学模型的正确性。以西班牙Gemasolar电站为例,采用新设计方法重新设计定日镜场,分析定日镜场的光学性能,与原镜场相比,新镜场年均光学效率由61.62%提高到63.14%,镜场年最大光学效率由66.87%提高到68.45%,镜场密度由20.42%提高到27.36%,镜场光学性能得到提升,验证了新设计方法的可行性。

探索水分子在凝胶结构中的独特存在形式,并讨论通过改变水凝胶表面形貌来提高水蒸发效率的太阳能蒸发器的设计。最后,系统回顾将各种光热介质与水凝胶相结合的太阳能蒸发器的研究进展,并对其未来发展进行展望。

针对极端热湿气候区气候特征,构建一种带有除湿/再生自循环结构的太阳能溶液除湿系统（LDDS-SC）,综合考虑系统除湿量和太阳能光/热面积的耦合关系,通过传热单元数-路易斯数（NTU-Le）模型进行数值求解,得到不同除湿-再生自循环回流比（Rd, Rr）匹配工况下单位太阳能集热器/光伏组件面积的系统除湿量。结果表明,典型工况（ma=1800 m³/h,ms=4.0 kg/s）下,该系统最大除湿量、单位集热器面积的系统除湿量、单位光伏组件面积的系统除湿量分别约为常规系统的2.5倍、15.1倍和6.2倍;通过优劣解距离法（TOPSIS）进行多目标决策得到该系统的最佳除湿-再生自循环回流比（Rd, Rr）为（0.9,0.1）,此时系统除湿量为4.61 g/s,单位总面积的系统除湿量为0.28 g/（s·m²）。表明LDDS-SC系统较常规溶液除湿系统具有更好的除湿和节能潜力。

以太阳能热辅助660 MW光煤互补发电系统为研究对象,建立光煤互补发电系统的动态仿真模型,针对6种典型的光煤互补发电系统运行方案,研究熔融盐储热及太阳能热引入对光煤互补发电系统动态响应规律的影响。结果表明：在满足机组安全运行的条件下,对比3种系统降负荷方案,抽主蒸汽-排汽进凝汽器方案的调峰容量和变负荷速率最大,分别可达56.5 MW和6.7%P_e/min（P_e为机组额定功率）;对比2种系统升负荷方案,熔融盐加热给水旁路方案的调峰容量最大,可达32.4 MW,熔融盐加热凝结水旁路方案的变负荷速率最大,可达8.45%P_e/min;对比3种不同太阳能热引入光煤互补发电系统方案下的标准煤耗率变化,其中采用熔融盐加热进入锅炉给水方案的节煤效果最好,标准煤耗率最多可减少25.47 g/kWh,且光煤互补发电系统发电功率越高,节煤量越大。

基于随机抽样理论,建立光线追踪风致振动镜面聚光分布预测模型,采用流场-结构-光学多物理场瞬态计算方法,以太阳位置、定日镜仰角及方位角为变量,获得脉动风荷载作用下反射镜面聚光分布变化规律,对聚光效率、净风荷载及镜面位移等关键物理量进行脉动、时程及高斯特性分析。研究结果表明：风致振动导致定日镜聚光效率下降8.26%~19.48%,正午时刻镜面聚光效率损失达到最大,镜面变形每增加1 mm,聚光效率损失增加约2.87%;随着风速增加,镜面净风压和平均位移呈正相关增长趋势,聚光效率表现为负相关变化规律;镜面净风压、平均位移及平均聚光效率的波动特征表现出瞬时同步性。

在评估中国海上风能、太阳能、波浪能资源潜力的基础上,定义多能源互补性评估指标,对中国海上风光波浪能的互补性展开研究,同时对互补过程中的最佳配比进行优化。结果显示：中国海上风光波浪能资源丰富,且存在互补潜力。相比两种资源互补,在渤海、黄海和南海大部分海域风光浪3种资源的互补潜力最大。实验分析表明,相比风光、风浪、光浪互补,在风光浪互补情景下,新能源出力波动性综合评价指标分别降低86.0%、38.5%和10.4%。

为解决高比例新能源接入电网引起的电压波动的问题,引入一种柔性有载调压变压器（FOVRT）拓扑结构,通过FOVRT进行调压和无功的协调配合,可实现电网无功调控设备的高效利用。首先分析FOVRT的工作原理及数学模型,在此基础上提出一种含FOVRT的日前日内多时间尺度电压无功动态优化模型。日前阶段考虑离散型设备的小时级无功优化,根据分布式电源和负荷的预测数据,得到离散型补偿设备在不同时段内的最优调节方案;结合FOVRT连续无级调压能力,在日内阶段考虑分布式电源与FOVRT无功出力进行分钟级无功优化,实现网络损耗和节点电压偏差最优。最后,在改进的IEEE 33节点配电网算例进行仿真计算,仿真结果验证所提模型及方法的有效性和合理性。

为解决多种能源下源侧能量供给耦合转换和荷侧用能需求转移替代的协同优化问题,该文在阶梯碳交易机制和多能需求响应条件下提出电-热-气-氢-储系统源-荷协同优化调度模型。首先,源侧基于能量流模型构建灵活响应机制,设计热电比可调的氢能联产系统,通过电-氢-气多阶段转化实现分层能量优化,提升多能协同效率;其次,荷侧考虑柔性负荷特性,在阶梯碳交易机制下建立时空二维多能需求响应模型。最后,基于Frank-SJC-Copula处理不确定性后得到新能源出力及多能负荷曲线,以系统总运行成本最低为目标建立日前调度模型,在分时电价与气价基础上通过算例验证多场景、多能源配置下调度可行性,结果表明该文所提电-热-气-氢-储协同优化模型可有效优化系统低碳性与经济性并促进新能源消纳。

针对弱电网下的跟网型变流器（GFL-VSC）,在计及直流电压控制（DVC）影响的条件下,研究其稳定运行及同步控制策略。首先,建立考虑DVC的GFL-VSC大扰动模型。在此基础上,通过类比传统同步发电机转子功-角摇摆方程,推导出系统阻尼比,从而反映出电网电压跌落故障下系统的暂态失稳机理和影响因素,通过绘制系统功率-电流曲线分析系统平衡点的存在性和稳定性。进而,提出一种基于锁相环自适应参数和功角补偿及可变角速度的GFL-VSC暂态稳定性提升方法。最后,Matlab/Simulink仿真结果证明了暂态稳定分析的准确性和所提控制策略的有效性。

提出一种通信网络下光-储-充孤岛微电网的恒压恒频（VF）控制策略。该策略为主从控制结构,主控制器采用超螺旋滑模控制（STSMC）,维持电压稳定。从控制器采用传统滑模控制（SMC）,利用控制器局域网总线CAN和ZigBee网络传输和共享电流数据,实现功率分配。采用二分迭代算法计算出最大允许延迟边界（MADB）,分析了时间延迟大于MADB对系统产生的影响。仿真结果表明STSMC比比例积分（PI）、SMC控制误差更小,响应时间更短,抗延迟能力强。

为降低微电网的综合发电成本,该文进行基于改进麻雀搜索算法（ISSA）的微电网容量优化配置研究。以微电网等年值综合成本最低为目标函数,综合考虑系统价格型需求响应、储能系统平准化度电成本和分时电价,构建微电网容量优化配置模型。针对麻雀搜索算法出现的收敛精度不足及易陷入局部最优的问题,提出改进麻雀搜索算法,首先采用混沌反向学习策略使初始种群分布均匀;其次加入黄金正弦公式提高算法收敛精度;再引入动态权重因子改善算法动态性能,提高全局搜索能力;最后利用混合变异扰动策略、贪心策略跳出局部最优。将ISSA与麻雀搜索算法、灰狼算法以及鲸鱼算法进行对比测试,验证了该文所提算法具有更高的收敛精度以及更快的收敛速度,并选取某地区实际数据进行算例仿真,所求取的综合发电成本相比其他3种算法分别降低了6.39%、7.35%、11.68%,验证了ISSA的有效性和优越性。

针对粮食仓储建筑的能源消耗与安全问题,以中储粮赣州储备库为例,通过TRNSYS建立太阳能-土壤源热泵系统模型,并根据实际仓房运行数据对其准确性进行验证。基于太阳能-土壤源热泵系统制冷季运行工况的模拟数据,对系统进行电、热以及㶲分析。结果表明：在最不利状态工况下,系统各部件中光伏组件和制冷机组的㶲损失值较高,分别占总㶲损失的54%与36%;风机盘管的㶲效率最高,达到69.64%,制冷机组的㶲效率最低,为26.37%;风机盘管的热力学完善度最高,为0.96,光伏组件的热力学完善度最低,为0.47。光伏组件与制冷机组有较大优化空间。整个系统的㶲效率受室外空气温度变化影响;制冷运行中,太阳能-土壤源热泵系统能够使粮食仓房实现近零能耗运行。

建立LCL单相跟网型并网逆变器阻抗模型,分析锁相环引起逆变器输出阻抗相位降低机理;提出弱电网下多目标约束的电网电压前馈控制策略以改善锁相环对系统稳定性的影响,首先通过设计公共耦合点电压前馈通道的传递函数得出一个正阻抗,以抵消因锁相环引入的负阻抗;其次为降低前馈控制策略的工程实现难度,从基频段、中频段的幅频偏差及相频偏差等方面建立多目标约束对原有的前馈传递函数进行简化,设计出近似等效前馈传递函数,并进行稳定性分析。仿真与实验验证所提方法有效增强了并网逆变器在弱电网下的适应能力。

提出一种虚拟电厂多主体效益分配方法,从两个方面对传统Shapley值法进行改进。一方面,综合考虑各主体对联盟的资源投入、风险承担、减排贡献3方面因素,引入修正因子对传统Shapley值进行修正;另一方面,采用基于强化学习的抽样方法对主体效益进行近似计算,解决了参与主体数量较大产生的分配过程“组合爆炸”问题。并将所提模型应用于某虚拟电厂实例仿真,在保证计算准确性的同时,缩短了计算时间。

研究了孤岛微电网二次控制中存在通信压力大的问题,提出一种新的动态事件触发机制来调度微电网间的通信,不仅将下垂控制无法控制的电压和频率调节到期望值,同时避免使用全局信息。与现有的研究结果相比,利用线性矩阵不等式（LMIs）设计出理想的触发机制和控制协议,所提出的触发机制涉及内部动态变量,能动态调整触发阈值,扩大事件触发时间间隔的下限,大幅度降低各控制器的通信次数。由于控制方案是完全分布式的,各发电单元只与其邻居进行信息交换,从而降低了对通信网络的要求,也提高了系统的稳定性,且这些内部动态变量在排除芝诺（Zeno）行为方面起着重要作用。最后,通过仿真得到论证。

构建兼顾清洁高效供暖和电网削峰填谷需求的 PV/T-热泵联合谷电蓄热供暖系统 （PV/T-HP-VEHSH）,基于模式搜索算法提出以供热量、碳排放量和初投资为目标的系统优化设计方法,用TRNSYS研究其运行特性,对比分析其与光伏联合空气源热泵供暖系统和不考虑谷电蓄热的PV/T-热泵供暖系统的性能提升。结果表明：PV/T-HP-VEHSH综合效益最佳时,单位PV/T面积匹配的集热泵流量和集热水箱容积分别为13.8 （kg/h）/m²和0.1 m³/m²,单位蓄热水箱容积匹配的电锅炉容量为1.2 kW/m³;PV/T-HP-VEHSH供暖季月均性能系数（COP）为2.8~3.2,PV/T综合效率超过56%;谷电蓄热使PV/T-HP-VEHSH运行成本降低3.3元/m²。

结合400 V级低压配电网（以下简称配网）树状拓扑结构特点,利用电参量数据相关性分析了常用配网拓扑识别方法的基本原理及其缺陷。提出融合时-频域多源数据的低压配网拓扑识别方法,由两个环节组成：1）前馈环节,通过改进谱聚类算法逐层聚类包含时、频域维度的节点电压数据。为方便计算上级分支点对应的节点电压向量,藉由簇内节点集的变换群特征,设计了用于区分簇拓扑类型（辐射型或干线型）的有限域神经网络;2）反馈环节,在被前馈环节压缩的解空间内,基于有功功率平衡原理检验和修正可疑节点,该闭环识别框架可提升结果的准确性及对复杂拓扑的适应性。最后,以国网浙江公司3个具有典型拓扑的居民/工商业试点台区作为算例,对比几类常用配网拓扑识别方法,所提方法的优势得到验证。

基于质子交换膜（PEM）制氢模式,通过建立光伏系统模型与PEM制氢系统模型、搭建不同耦合方式的光伏光热PEM电解水制氢实验系统,开展光伏、光热耦合PEM制氢系统运行策略的研究。模拟与实验结果表明,直接耦合光伏制氢系统的制氢速度随太阳辐照度的变化而变化,在相同工况下,系统损耗更小,但制氢稳定性较差;间接耦合系统几乎不受天气影响,系统可稳定持续制氢,但系统较为复杂;独立光热系统更易保证电解液温度在50~80 ℃。

首先,采用变分模态分解对电力系统采集的量测值进行分解,其中通过引入信号能量概念以确定变分模态分解的最优分解模态数。然后,构造小幅扰动攻击向量,并利用皮尔逊相关系数重构量测数据,滤去量测数据中的高频噪声。最后,设计基于注意力机制的双向长短期记忆网络检测模型,将重构的时序量测数据以及攻击向量作为训练集输入并使用测试集验证。通过对比实验对所提方法进行验证,结果表明该方法能有效提高配电网虚假数据注入攻击检测精度。

为实现综合能源系统（IES）和电动汽车入网（V2G）充电站的互利共赢,提出一种不确定因素下V2G充电站参与综合能源系统运行的主从博弈双层优化方法。首先,将综合能源系统设定为上层领导者、V2G充电站设定为下层跟随者,以IES运行成本最小为目标,通过制定各时段充放电价格引导下层V2G充电站调整充放电功率;下层以V2G充电站总充电成本最小为目标,根据上层制定的价格信息做出反应,从而构建主从博弈模型。然后基于多场景法,引入条件风险价值（CVaR）模型用以评估风电和光伏功率不确定性引起的运行风险损失。基于Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件与强对偶定理,将主从博弈双层模型转化为单层混合整数线性规划模型,通过求解其纳什均衡解获得最优定价方案及调度运行方案。结果表明,所建模型可兼顾IES和V2G充电站不同主体的经济性,有效平衡了运行成本和风险成本,同时保证了新能源消纳,促进了碳减排。

针对单一电价策略无法满足多种柔性负荷充分调度的问题,提出一种考虑削峰贡献奖惩和精细化调控的多种柔性负荷主从博弈优化策略。首先,依据各柔性负荷能达到的最大削峰贡献,制定差异化的阶梯型奖惩机制;其次,将微网运营商作为领导者,将用户聚合商、精细化温度控制的空调聚合商和考虑出行随机性的电动汽车聚合商作为跟随者,构建多种柔性的主从博弈优化模型;最后,算例表明该文策略能有效挖掘多种柔性负荷的削峰潜力,在此基础上实现微网与多种柔性负荷多方收益提升。

在直流微电网中,针对双有源桥式DC-DC变换器（DAB）应用模型预测控制算法时参数失配会导致母线电压偏离的问题,提出一种基于模糊电流观测的无模型预测控制策略。首先利用正弦函数的周期性设计具有多稳定点的滑模观测器对输出电流进行模糊观测,可有效提高观测器的响应速度。然后,将滑模观测器的观测值替代变换器预测模型中的电流值,通过参数敏感性分析发现所提方法可消除预测控制模型参数不匹配导致的稳态误差。最后,搭建系统仿真模型和样机平台验证了所提方法的有效性。

该文研究光伏功率优化器在阴影失配情况下对建筑光伏一体化（BIPV）系统的影响。首先设计3种不同的组串遮挡方案,在已知组件表面阴影遮挡比例的基础上,对接入优化器的建筑光伏系统发电量进行仿真,并搭建实验平台,对比仿真数据和实测数据,验证仿真模型的精确性。最后以深圳安托山光伏大厦BIPV玻璃幕墙为研究对象,在对每一块组件进行全年8760 h阴影分析的基础上,分别讨论不装优化器、阴影遮挡区域加装优化器、全部加装优化器3种情况下的系统发电量。结果表明：功率优化器对建筑光伏系统发电量的提升受阴影遮挡影响,在组串受到不均匀遮挡的月份,安装功率优化器后最高可提升9.48%的发电量,且全部加装优化器情况下,可提升系统年总发电量1.13%。

为提升严寒地区传统集热蓄热墙对太阳能的利用效率,以新疆石河子地区某村镇住宅为研究对象,搭建一套光伏集热蓄热墙系统,测试冬季气候下光伏集热蓄热墙在严寒地区村镇住宅的热电性能。结果表明：与传统集热蓄热墙相比,光伏集热蓄热墙的集热效果明显优于传统集热蓄热墙,光伏集热蓄热墙的房间平均得热量为51.41 W/m²,传统集热蓄热墙的房间平均得热量为47.32 W/m²,光伏集热蓄热墙的房间平均得热量比传统集热蓄热墙提高了4.09 W/m²;光伏集热蓄热墙的电效率介于6%~11%之间,能效率维持在7%~26%之间,效率介于5%~11%之间。

兼顾大扰动和小扰动稳定分析,全面探究短路比（SCR）和系统参数对构网型双馈风电机组（GFM-DFIG）稳定性的影响。首先,建立GFM-DFIG全阶小扰动模型,利用特征根轨迹法进行分析,揭示同步环、电流环以及并网短路比参数对GFM-DFIG的小扰动稳定性的影响规律。然后,基于GFM-DFIG全阶小扰动模型,构建二阶大扰动模型,利用等面积法快速计算大扰动稳定边界,定量分析并网短路比和系统参数变化对大扰动稳定边界的影响。最后,通过仿真验证上述分析的正确性。对GFM-DFIG进行一定的参数优化,有利于提高系统稳定性。

针对新型电力系统下风电爬坡事件频发导致系统长期灵活调节容量充裕性不足的问题,提出一种计及爬坡特征的风电年度出力序列建模方法,提高中长期时间尺度下系统灵活性评估精度,以期指导灵活性资源的规划与建设。首先,构建风电日出力爬坡特征指标,通过旋转门算法与四点法筛选提取风电爬坡功率片段以实现爬坡特征指标的量化计算,应用K-medoids方法与核密度估计构建风电日出力爬坡特征指标概率分布模型;然后,通过马尔科夫链蒙特卡洛算法（MCMC）模拟气象条件对风电日出力序列间转移特性的影响,通过蒙特卡洛抽样与出力序列优化得到兼具风电出力爬坡特征与时序特征的风电年出力序列;最后,基于中国西北某省风电出力数据进行算例仿真计算,利用生成的风电年度出力序列进行系统长期灵活性评估,验证所提方法的有效性与实用性。

为研究水泥土复合桩循环受荷特性,开展水平循环荷载下复合桩承载特性模型试验,分析加固前后桩基承载力、桩身弯矩、循环累积变形、循环刚度以及循环弯矩的变化特征,提出适用于水泥土加固桩桩顶循环累积位移预测模型。结果表明,相比未加固桩,加固桩初始刚度和极限承载力均有显著提升,桩身最大弯矩降低,改善了桩基整体受荷性能;无论是否加固桩,桩顶循环累积位移均随着循环次数的增加,初始阶段增长较快,而后逐渐趋于稳定;水泥土加固可有效提高桩基水平刚度,但无法改变随循环荷载幅值增大而衰减的规律;未加固桩循环弯矩存在显著的累积现象,而加固桩循环弯矩值降低的同时累积效应基本可忽略。

该文针对风电机组轴承剩余寿命预测误差较大的问题,建立一种新型的寿命预测模型,考虑了寿命预测失效阈值的随机性,采用极大似然法估计模型中的参数,并依据贝叶斯理论对模型参数进行更新,同时,针对预测模型本身的误差会随时间累积,进而影响寿命预测的精确度问题,建立误差修正模型,并求解剩余使用寿命的概率分布,进而得到其剩余使用寿命。采用该文所建立的预测模型对风电机组轴承的剩余寿命进行预测,验证了所提策略的有效性。

基于江苏省近海某风电场的4 MW海上风电机组,开展野外数据监测和分析。通过有限元软件建立风电机组-塔筒-基础一体化模型,将其与基础-塔筒模型进行对比,并根据该工程的长期监测数据,验证了一体化模型的可靠性。最后基于一体化模型分析结构尺寸、地基条件、风电机组运行状态对结构自振频率的影响。结果表明：一体化模型求得的风电机组自振频率相较简化模型更接近实际监测值,简化上部结构会导致自振频率的计算值偏大。结构自振频率监测结果基本不受监测高程影响,可通过不同高程处监测的自振频率是否一致来判断风电机组的运行状况。随着基础埋深、桩径、土体弹性模量和内摩擦角的增大,结构的自振频率变大。随着塔筒长度的增大,结构的自振频率呈线性降低,随着塔筒壁厚的增加,结构自振频率呈凸抛物线型增加。桩土间的摩擦系数改变对结构的自振频率基本无影响。风电机组运行时会增大结构的低阶自振频率,且对前两阶的自振频率影响最大。

为深入探究齿根裂纹激励对风电齿轮-轴承耦合系统动力学特性的影响规律,提出一种考虑切片耦合效应的含裂纹齿轮时变啮合刚度（TVMS）解析计算与系统振动耦合求解方法。以企业某型风电齿轮箱高速级为研究对象,综合考虑齿轮副动态啮合力、滚动轴承动态支撑力等时变因素,建立风电齿轮-轴承耦合系统裂纹故障动力学模型,分析齿根裂纹对齿轮TVMS以及系统动态特性的影响,并通过台架试验验证了模型的正确性。研究结果表明：考虑切片耦合效应的齿轮TVMS修正算法能更好地表征裂纹故障下齿轮啮合刚度的动态变化,齿根裂纹导致齿轮TVMS降低,忽略切片轮齿间的耦合效应可能会高估齿轮裂纹深度对齿轮TVMS的影响;齿根裂纹激励与轴承内滚动体动态接触载荷之间存在一定关联规律,随着齿根裂纹深度的增加,滚动体动态接触载荷的幅值也随之增加,轴承承载区范围出现减小的趋势;当含裂纹齿轮参与啮合时,TVMS的降低将导致齿轮-轴承耦合系统的振动位移产生较大周期性冲击响应,并在啮频附近产生边频带现象,忽略切片轮齿间的耦合效应或将轴承简化为刚度阻尼矩阵可能会低估齿轮裂纹激励对耦合系统的振动响应。

为了更准确地掌握双馈风力发电机绕组不对称故障的特征,从叶轮扫掠面内的实际风况出发,研究风剪切和塔影效应引起的风速时空分布差异对绕组不对称故障特征的影响。首先分析考虑风速时空分布差异后的等效风速模型,并基于该模型对机组特性进行研究,得到考虑风速时空分布差异的定子电流特性,然后分析风速分布差异参数（风剪切指数、塔筒半径和中心距）对定子电流特性的影响。接下来利用Matlab/Simulink平台进行仿真验证,并通过双馈风力发电机组故障模拟平台进行实验验证。研究结果表明,与现有的基于轮毂处平均风速的故障特征相比,考虑风速时空分布差异后,定子电流基频和3倍频的两侧均出现了3kP（k为整数,P为叶轮转频）为主的调制频率;不同风速分布参数会对上述的特征频率产生不同的影响。研究结果完善了双馈风电机组故障诊断理论体系,对实际故障诊断有一定的理论指导意义。

筒型基础在海洋成层土地基中的竖向极限承载力计算,目前仍缺乏完善的理论与成熟方法,该领域的研究尚待系统化。研究实现成层地基筒型基础竖向承载力下限解的程序化求解,并完成下限解的有效验证,旨在揭示成层土地基中筒型基础的承载特性。结果表明：地基极限承载力随砂土层相对厚度（H/D）、黏土层不排水抗剪强度（s_u）、砂土内摩擦角（φ）及筒型基础长径比（d/D）的增大而单调递增。同时,砂土临界厚度（H_cri）受上下土层强度交互影响：其值随上覆砂土φ值增大而增加,但随下卧黏土s_u值减小而增大。

针对湿陷性黄土地区风电桩基础负摩阻力的计算问题,该文开展了大比例尺室内模型试验,统计了类似工程的现场试验数据,探讨了黄土浸水完成后湿陷下陷深度、中性点深度及负摩阻力最大值深度与桩长径比的关系后,通过线性拟合得到中性点深度及负摩阻力最大值深度与湿陷下陷深度和桩长径比的表达式,在此基础上建立湿陷性黄土地区风电桩基础负摩阻力的计算方法。将该文方法和桩基规范方法计算得到的结果分别与实测结果进行比较,结果表明,该文计算方法得到的下拉荷载较桩基规范更接近实际情况,该成果可为类似的桩基工程设计提供参考。

该文基于中尺度气象研究与预报（WRF）模式和计算流体动力学（CFD）技术,构建一种适用于复杂山地风电场非定常流动仿真的新型中-微尺度耦合技术。特别地,由于中尺度、微尺度模拟时采用不同的地形分辨率,该文提出一种中-微尺度地形融合方法确保边界数据跨尺度传递时的高保真性。以中国山西和云南境内两处风电场为研究对象,首先分析地形融合方法对于跨尺度数据传递的影响,然后研究复杂山地风电场内地形对风速廓线的影响,最后分析风电场机组布置策略。结果表明,该文技术可有效反映中尺度大气条件和微尺度地形地貌等因素对于风资源分布的影响;相比于中尺度WRF方法,新型WRF-CFD耦合技术可将风速模拟的平均绝对误差控制在1 m/s以内。该文技术也可进一步用于山地风电场机组载荷评估和运行控制研究。

为掌握风力机塔架实际消耗的疲劳损伤,基于振动监测对风力机进行疲劳评估至关重要。对1.5 MW风力机的塔底应变进行长期监测,基于雨流计数法提出实时预测疲劳损伤的新方法。该方法通过将过去无法形成完整循环的残波和新测量的应力数据串联,预测当前的损伤,并将新的残波储存,继续和后续测量应力结合,实时计算风力机的疲劳损伤。使用该方法得到的疲劳损伤和将已知数据作为连续序列得到的结果完全相同,证明了该方法的准确性。同时,该方法只需储存历史数据的残波即可,占用的内存更少,这为风力机结构疲劳损伤的在线实时预测提供了解决方案。

为提高风电齿轮箱承载能力与运转平稳性,探明多类型误差对齿轮箱均载性能的影响规律,提出多误差影响下复合行星风电齿轮箱均载性能不确定性分析方法。首先,采用集中参数法建立复合行星风电齿轮箱动态均载性能分析模型,确定各类误差与齿轮箱均载性能之间的映射关系;其次,利用二阶衍生λ-PDF对上述误差进行不确定性建模,实现不同分布下多类型误差的统一度量;然后,运用降维积分法对各类误差与齿轮箱均载性能之间的映射关系进行求解;最后,采用二阶衍生λ-PDF对风电齿轮箱均载性能的不确定性进行准确度量。研究结果表明：所提方法将包含多个不确定性参数的齿轮箱均载性能分析问题分解为多个包含单一不确定性参数的齿轮箱均载性能分析问题,并采用统计矩的形式传递不确定性信息,相较于蒙特卡洛的大样本统计模拟方法,既提高了求解效率又保证了计算精度。

为研究齿轮箱内部零件与系统整体可靠性变化,以新疆达坂城风电场某2 MW风力发电机传动齿轮箱为研究对象,利用风电场年监测风速基于双参数威布尔分布建立风速模型作为齿轮箱的随机外部激励,建立齿轮-轴-轴承动态耦合分析模型,将齿轮副时变啮合刚度与误差作为内部激励,对齿轮副啮合力进行求解。综合考虑各齿轮零件接触与弯曲两种失效模式,建立各齿轮Gamma强度退化模型与相关性功能函数。在基础的Copula模型中引入时间变量影响,通过对多种Copula函数进行选择,根据不同齿轮功能函数联合分布形态建立对应的混合Copula模型。采用遗传算法对混合模型中未知参数进行求解,获得传动系统中各齿轮零件的动态可靠度。本研究对风力发电机的维护具有一定指导意义。

风力机叶片旋转时流动分离引发的动态失速会使得气动力急剧恶化。为提高翼型动态失速特性,建立一种基于代理模型的翼型气动优化框架。首先,对翼型进行参数化表征,通过拉丁超立方抽样方法在设计空间获得模型训练样本的输入向量,并利用CFD方法求解对应响应值。其次,通过高斯过程回归构建翼型气动外形与气动力的代理模型,并通过加点准则提高模型精度。最后,以减小气动力波动为目标,结合全局优化算法对一个俯仰周期的气动力进行优化设计。以风力机常用翼型S809为研究对象进行优化,结果表明：较之基准翼型,优化翼型气动外形的改变显著减小了阻力和力矩波动,有效抑制了翼型在下俯阶段的前缘动态失速。

针对现有预测模型在应对风电功率波动剧烈情况下预测精度和误差处理方面存在的不足,提出一种基于误差修正的混合风电功率预测方法,结合基于时变滤波器的经验模态分解TVFEMD、支持向量回归SVR和双向长短时记忆神经网络BiLSTM。首先,通过应用TVFEMD将原始风电功率数据分解为本征模态函数IMFs,达到消除其复杂性和不确定性的目的;然后,采用改进的网格搜索算法和交叉验证算法（GridSearchCV）对支持向量回归模型进行优化,并使用该模型对分解后的IMFs进行预测;其次,利用一种改进的麻雀搜素算法（SSA）优化BiLSTM网络构建误差修正模型,对支持向量回归的预测误差进行预测,并将预测结果与支持向量回归的预测结果叠加,从而得到更准确的最终预测结果。这种方法不仅提高风电功率预测的准确性,也为风电功率发电等领域提供更可靠的依据。通过与其他优化方法下构建的预测模型结果进行对比,证明所构建模型的预测精度和稳定性得到明显提升。

为探究风电行业内塔筒屈曲现象频发的原因,以风电塔筒屈曲计算最常用的欧洲EC3壳结构规范为研究对象,分析新、旧两本规范对于屈曲承载力计算方法的异同。针对两本规范计算方法中的制造质量、屈曲折减系数等关键参数开展了定量分析。经研究发现,新、旧EC3壳结构规范中经向屈曲承载力计算公式差异较大,制造质量对风电塔筒屈曲承载力影响较大,尤其是当采用新版规范进行塔筒设计时,应谨慎选择制造质量参数的取值。

为提升风电机组可靠性预测的准确性,构建一种基于贝叶斯参数学习优化的动态可靠性预测模型。首先,提出融合单纯可靠性贝叶斯网络与卷积神经网络的状态信息数据处理方法,以解决“多元异质”状态信息的参数不确定性和提取状态数据特征的问题。其次,提出基于参数学习优化的贝叶斯改进方法处理参数不确定性,提高模型对未来可靠性水平的预测准确性。最终,构建的基于贝叶斯参数学习优化的动态可靠性预测模型能精确预测风电机组在一定时间尺度内的可靠性变化趋势。算例结果表明,与其他基准模型相比,所提的预测模型在预测风电机组可靠性变化趋势方面表现出更高的优越性,进一步验证其有效性。

受制于独特的联网运行方式,风电机组对系统惯量的贡献近乎为零,高比例风电联网严重威胁了系统频率稳定,风电参与系统调频的需求日益迫切。首先从系统惯量和调频增益的角度分析高比例风电并网对频率稳定的影响,其次阐述双馈风电机组转子动能控制、减载控制、储能参与快速频率支撑以及多控制策略协同的作用机理,并对比各类调频方法的利弊和适用范围,最后从系统和社会层面给出未来风电快速频率支撑领域的研究展望。

基于压阻效应的基本原理设计和制作自感知垫片及其信号传输系统;此外,利用单螺栓松动识别试验验证自感知垫片检测螺栓松动的可行性,并建立螺栓松动扭矩与其电阻、电导与之间的关系式;在此基础上,提出一种利用自感知垫片并联实现螺栓群松动快速检测的方法,并通过螺栓群松动试验验证该快速检测方法的可行性。研究结果表明：该自感知垫片具有良好的松动识别效果和稳定性;相较于传统检测方法,利用快速检测方法能有效提升螺栓群松动检测效率。

针对东南沿海高温高湿环境下海上风电机组易发生超温故障的运行难题,提出一种有限差分域-深度神经网络（FDD-DNN）的关键温度测点虚拟感知及应用方法。首先,提出机理分析与孤立森林算法融合的高维异常运行数据识别方法、高维相似工况联合的缺失数据填补方法;然后,定义可表征机组运行工况和时滞特性的有限差分回归向量,引入软间隔支持向量机（SSVM）划分差分动态运行域;在此基础上提出基于深度神经网络（DNN）的分域时序动态建模方法,完成全工况运行特性下的关键温度测点精细化表征及虚拟感知。最后,提出虚拟感知模型部署及应用的工程方法。以海上风电机组的主轴温度为例,结果表明：所提出的方法各项评价指标均有提升。

提出一种基于无人机搭载测风的超短期风速预测混合模型,该模型首先融合Time2Vec时间嵌入层对复杂非线性时间信息进行表征,其次采用宽深度卷积神经网络（WDCNN）,能够在风速特征准确提取的同时进一步降低高频噪声的影响,在准确特征表征的基础上,结合双向门控单元（BiGRU）与注意力机制实现短期风速的准确预测。使用无人机搭载在5~25 m获取的风速数据进行验证,所提混合模型在各高度层上对风速预测的准确性均优于对比方法,在风速波动性最大的25 m高度层,该模型风速预测的E_MAE、E_RMSE、E_MSE分别为0.1455、0.4124和0.1700 m/s,相较于对比模型分别降低45%、25%和43%以上。

针对当前风力发电机轴承故障预警准确率和可靠性不足的问题,提出一种基于并行架构网络与改进动态k近邻故障检测（FD-KNN）的风力发电机轴承故障预警方法。首先,对风力发电机的数据采集与监控（SCADA）数据进行相关性分析,筛选出与风力发电机轴承关键变量高度相关的变量,并采用集合模态经验分解（EEMD）分解关键变量,深入挖掘关键变量内不同时间尺度的特征以及关键变量与高相关协变量的潜在相互作用。然后,构建一个结合自注意力机制的长短期记忆网络（Self-Attention-LSTM）和改进Transformer模型的新型并行架构网络,用以精确可靠地预测关键变量的未来状态。基于预测结果,计算残差,并结合风力发电机轴承的实时状态对FD-KNN算法进行动态优化,包括调整近邻规模、设置动态告警阈值和预警条件,以实现更为精准可靠的故障预警。最后,通过实际SCADA数据验证,结果表明该方法可提前识别风力发电机轴承故障,且在准确性和可靠性方面均表现出色。

针对风力发电生产过程中齿轮箱常发故障,结合工业过程多变量、高维度、非线性、数据关联度高、异常数据缓慢劣化等特点,采用滑动窗口-核熵主元分析法（MW-KECA）对齿轮箱劣变过程中机组相关振动数据进行监控,并对齿轮箱故障进行诊断。改善样本适应性,同时针对算法中核参数选择偶然性和随机性问题,引入鲸鱼优化算法进行改进。通过齿轮箱数据集进行仿真研究,并在滚动轴承实验台的故障诊断中实现不同故障类型的准确识别验证,通过对比分析,采用MW-KECA和鲸鱼算法识别结果可更高效和准确地预测故障时间,减小误报率。

岩土阻尼对降低大直径单桩海上风电机组结构动力响应具有巨大潜力。然而,岩土阻尼的贡献尚不十分清楚,部分原因是缺乏在海上风电机组一体化时域分析中岩土阻尼的考虑方法。有学者通过在泥面配置阻尼矩阵实现了在一体化时域分析中考虑岩土阻尼,但由于水平和旋转自由度耦合,导致旋转阻尼系数计算存在问题。为此,提出一种改进型集中式阻尼方法：在单桩等效旋转中心处施加阻尼矩阵。等效旋转中心是单桩基础的“解耦点”,解决泥面刚度矩阵中水平和旋转自由度的耦合使得基于表观旋转刚度计算旋转阻尼系数变得困难的问题。首先推导桩-土相互作用系统的阻尼比及等效旋转中心位置的计算公式;然后通过在OpenFAST开发SoilDyn模块将该改进方法纳入海上风电机组一体化时域分析;最后,在相同荷载水平下,通过与分布式阻尼结果的对比验证改进型集中式阻尼方法的合理性。