提出一种多模式复合电解槽集群运行状态轮换控制策略。通过深入分析电解槽制氢功率与效率之间的关系及负载范围、启停时长等运行特性,精细划分出3种模式下6类电解槽运行状态;基于质子交换膜电解槽和碱性电解槽的动态运行响应特征差异性,设计复杂工况下两类电解槽集群的功率匹配机制,实现复合电解槽不同运行状态下的协同调度和灵活切换。仿真结果表明,与传统顺序启停控制策略相比,所提出的复合轮换控制策略在相同输入功率下产氢量提升11.27%,额定状态下运行时长标准差及变异系数分别降低27.71 min和47.04,在提升电解槽产氢效率的同时可增强电解槽集群的动态运行稳定性。

构建基于粒子群算法的并网型电氢氨系统的优化调度模型,模拟运行并网情况下风光制氢合成氨的过程。提出一种保障制氢合成氨负荷需求的储能设备运行策略及电网交互策略,通过在每个时刻比较新能源预测出力和制氢氨负荷的大小,首先制定储能设备的运行策略,之后在储能调整的基础上制定电网交互策略以满足制氢氨负荷的需求。在满足电氢氨系统实时功率平衡、电解槽启停特性以及储能容量限制等条件下,得到电氢氨系统在各时段内的运行数据,验证所提模型及策略的有效性。

以原生生物质稻壳作为生物质原料,考察反应温度（350~500 ℃）、浓度（1%~4%）和碱金属催化剂K₂CO₃对稻壳超临界水气化制氢性能的影响。实验结果表明,升高反应温度、降低反应物浓度能有效提高稻壳的碳气化率,降低结焦率。非催化条件下,500 ℃和1%为该实验中稻壳超临界水气化的最佳工况,碳气化率达到37.6%,H₂选择性达到48.3%。虽然超临界水环境可有效促进生物质的溶解与水解,且可提供过量的水促进蒸汽重整反应、水气变换反应等产气反应的进行,但稻壳的气化仍无法避免结焦问题,会阻碍原料中的有机物完全气化。碱催化剂K₂CO₃的添加,使其在最佳工况下,稻壳的碳气化率达到49.2%,总产气量达58.70 mol/kg。热重分析仪分析残余固体中几乎不含有碳,这可能源于碱金属催化剂可加强稻壳的水解反应,促进原料中的碳转移至气相和液相,从而极大降低焦炭的产生。此外,K₂CO₃对稻壳气化产物具有良好的H₂选择性,H₂占比达到71.0%。H₂产量达到41.66 mol/kg,较非催化条件增长3.5倍。实验结果证明,稻壳在K₂CO₃催化超临界水气化制取富氢气体具有潜力。

针对在波动光伏条件下电解槽可能会出现运行在非最佳运行区间导致的效率低下和频繁投切导致的电解槽寿命衰减等问题。首先提出一种基于最佳运行区间的混合功率分配策略,该策略采用改进的TOPSIS法来选择电解槽最佳运行区间,在此基础上通过依次分配和平均分配相结合的方式分配各电解槽运行功率,以提高各机组在最佳运行区间内的平均运行时长,提升电解槽机组的总体效率。同时提出一种基于底层循环切换的电解槽机组变滞环投切的策略,通过扩大功率滞环区间以增强机组承受功率波动的能力及依次启停各电解槽的方式以降低电解槽机组总启停次数,并均匀分配阵列中各电解槽的启停次数,延长电解槽机组的寿命。最后,通过仿真验证策略的有效性。

以燃料电池中质子交换膜为研究对象,建立7参数Maxwell模型,利用该模型得到不同温度下质子交换膜初始状态和稳定状态下松弛特性的拟合结果。研究结果显示,7参数Maxwell模型与实验结果的拟合误差较小,且能有效描述膜应力变化趋势,证明其高精度与可靠性。该模型的建立有助于深入理解膜在实际运行中的动态响应和稳定性,进而优化膜材料的设计和选择,延长燃料电池系统的使用寿命。

采用快速频繁启停（运行10 min,关闭10 min）循环工况,探究频繁启停工况对5 kW碱性水电解槽（AWE）耐久性影响。在100 h的连续测试期间,频繁启停工况对应电解槽平均小室电压增加0.32 V,平均衰退率3.2 mV/h,是恒电流密度（2500 A/m²）工况运行结果的4倍。利用线性扫描伏安曲线、电化学阻抗、X射线光电子能谱等表征手段进行分析,测试结果表明频发启停工况对阳极电极的性能变化影响不明显,而阴极电极催化剂发生氧化,反应动力学减弱,电荷转移阻抗增大,进而导致AWE电解效率和稳定性衰减。

重点分析激光功率对发射区掺杂、电池暗饱和电流、接触电阻与电性能的影响。结果表明,当激光功率输出比从73%增至78%时,选择发射区整体掺杂浓度逐渐提高,与轻扩区形成145~150 Ω/©方阻差,有效少子寿命、iV_oc、接触电阻率等随整体杂质浓度的提高明显下降,而暗饱和电流的大小则受表面杂质浓度的影响更大。因而选择发射极的使用,可通过提高光吸收区的方块电阻来降低整体掺杂浓度,从而提高少子寿命和高开路电压。当激光功率输出比为75%时,暗饱和电流密度为17.68 fA/cm²,接触电阻率为1.34 Ωcm²,获得最佳电池性能开路电压为723.79 mV、填充因子为84.58%、转换效率为25.51%。

基于浙江某光伏工程的现场静载试验,利用ABAQUS有限元软件建立使用混凝土塑性损伤（CDP）模型的预应力高强混凝土（PHC）竹节桩三维数值模型,分析了竹节直径、竹节间距和竖向荷载对水平承载性能影响。研究表明：桩身弯矩主要集中在地面以下0~10d（d为桩身直径）的范围,桩身最大弯矩出现在地面以下3.5d~5.0d处,且随水平荷载增大而下移;竹节直径不大于1.5d时,竹节直径每增加10%,水平承载性能约上升3%;竹节间距小于5.0d有助于保持优良的承载性能,小直径桩设置竹节间距为1 m是较为合理的;竖向荷载增大到其设计值可提高水平承载力18%。

针对非晴空天气下光伏发电功率剧烈波动导致的预测准确度不足问题,提出一种基于饥饿游戏搜索算法（HGS）优化变分模态分解（VMD）和大脑情绪神经网络（ENN）的光伏发电功率超短期混沌预测模型。首先,为提高VMD自适应性,将HGS算法用于VMD核心参数寻优,并设计一种考虑加权排列熵和分解损失的HGS-VMD适应度函数,降低分解分量的复杂性和残差分量对预测结果的影响。其次,采用改进C-C法对VMD分解分量重构系统相空间,并将相空间重构矩阵输入ENN模型进行单步滚动预测。最后,基于实测光伏发电功率数据对所提预测模型进行仿真验证,结果表明所提预测模型能有效提高光伏发电功率在非晴空天气下的预测准确度。

针对遥感图像中光伏组件的分割和提取问题,提出一种基于深度残差注意力网络的遥感图像光伏组件语义分割方法。首先基于U-Net结构搭建光伏组件遥感图像分割框架;然后,使用深度残差神经网络替换原始U-Net的特征提取部分,提升网络的图像特征提取和表达能力;最后,在网络的残差模块中引入一种高效局部注意力机制,用于进一步增强局部特征的表达能力,提高算法对光伏组件的分割和提取精度。利用该算法在遥感图像光伏组件公开数据集上进行分割提取实验,结果表明改进算法在3类不同空间分辨率的数据集上表现优于DeepLabv3+、UCTransNet、UDTransNet、HRNetV2、SegFormer等方法,相较于原始U-Net网络的mIoU、Dice、mPA和Precision等评价指标平均提升5.80%、2.91%、3.06%和3.92%。

针对局部阴影下光伏阵列输出功率的多峰值问题,提出一种将改进粒子群算法和非奇异终端滑模控制融合的复合控制方法。首先,分析光伏阵列的数学模型及输出特性;其次,设计改进粒子群算法,减小惯性权重在算法执行过程中的影响,提高局部阴影下光伏系统的输出功率;再次,设计非奇异终端滑模切换面,以克服传统滑模的奇异问题,简化系统结构并提高稳态精度;最后,通过Matlab/Simulink平台开展仿真实验,并与现有方法进行对比,结果表明所提策略在跟踪速度、稳态功率波动等方面均表现出更优性能,可显著改善光伏系统的最大功率点跟踪效果。

针对近海薄膜式光伏浮岛,利用耦合的欧拉-拉格朗日（CEL）有限元方法进行流固耦合分析。首先通过造波理论和模型试验验证CEL方法的可靠性;之后通过CEL数值模拟,研究薄膜式光伏浮岛在不同条件下的受力特性。研究结果表明：浮管的随浪性影响浮体运动状态和薄膜受力;波浪作用下薄膜应力较大的关键位置有膜-绳连接处、光伏组件间薄膜和光伏组件-薄膜接触点,随着波高的增大,关键位置应力增大,而随着周期的增大,关键位置应力减小;当波高为5 m且发生破碎时,波浪越过浮管直接击打薄膜,导致光伏组件附近薄膜发生破坏。

针对居民住宅屋顶形态多样不规则的特点,以及常规光伏阵列布局普遍依赖人工排布或穷举搜索等布局方法,布局效率低且难以实现最优配置的问题。该文提出一种住宅屋顶光伏阵列优化方法,以平准化度电成本（LCOE）最小化为目标,构建顾及组件自遮阳效应和建筑构件限制的优化模型。利用遗传粒子群算法（GA-PSO）来确定不规则平屋顶上光伏阵列的最佳布局方案。最后,通过若干居民住宅典型不规则平屋顶为研究对象进行光伏布局优化研究。结果表明,提出的光伏阵列布局约束优化方法通过精确分析面板布局的设计参数,为屋顶光伏系统在复杂环境下的合理空间配置提供参考建议,显著提升光伏系统性能,并降低成本,达到成本与效益的最佳平衡,最优的平准化度电成本（LCOE）为3.86元/（kW·h）。

该文以某实际双层柔性光伏项目为工程背景,对其风振系数开展深入研究工作。首先设计制作气弹模型,并完成动力特性标定,进而开展风洞试验,探究不同风速、风向、边界条件等因素对结构风振系数的影响。然后建立双层柔性光伏支架结构的有限元模型,利用风洞试验结果验证仿真模型的可靠性,并分析气动阻尼、地面粗糙度、拉索索力等关键参数对结构动力响应及风振系数的影响。结果表明：结构的气动阻尼不可忽略;背风向风振系数大于正风向风振系数;风振系数与风速、拉索索力呈负相关,与地面粗糙度系数呈正相关。

提出一种由双狼牵头改进的灰狼算法（THW-GWO）与扰动观察法（P&O）相结合的最大功率点跟踪（MPPT）控制方法,用以提升光伏阵列的能源利用率。首先,对光伏阵列在复杂光照下的发电原理及MPPT控制原理进行深入分析,从理论的角度说明P&O跟踪效率较低的原因。其次,将GWO与P&O结合用于提升光伏阵列MPPT控制的跟踪效率。同时为了在GWO收敛速度、寻找局部最优解等方面达到更好的效果,在GWO的收敛因子、加权距离和位置更新权重方面做出自适应调整,即THW-GWO。最后,通过Matlab/Simulink仿真平台对光伏阵列在P&O、GWO、THW-GWO、THW-GWO-P&O 4种MPPT方法下的控制效果进行对比分析,结果表明THW-GWO-P&O在均匀光照和局部遮阴条件下均展现了更高的能量转换效率、寻优精度和收敛速度,验证THW-GWO-P&O具有更好的寻优性能。

针对基于能量路由器（ER）间接接纳分布式光伏的高渗透率光伏配电网由于本地台区光伏消纳或出力不足导致的弃光及功率缺额问题,引入高渗透率光伏能量路由器互联系统（HP-PVERIS）,提出一种基于泛化图论和深度确定性策略梯度（DDPG）算法的双层相干驱动能量路由策略。第一层通过定义多目标优化模型,针对节点转换损耗、线路损耗、网络拥塞及能量负载均衡问题,利用改进的泛化图论求解路由路径;第二层基于DDPG强化学习算法对多路径进行最小损耗目标的动态功率分配,并将优化后的新拓扑参数反馈至第一层,形成双层驱动的路由分配策略。仿真结果表明,该策略能够有效改善网损、网络拥塞及负载均衡问题,同时提升高渗透率光伏配电网的光伏消纳和互济能力。

以一定日镜场为研究对象,通过镜场缩尺模型测压风洞试验,在代表性工况下获取各布置位置镜面的压力系数分布,计算镜场中不同位置定日镜的风振系数,综合讨论俯仰角和风偏角对不同位置定日镜风压系数和风振系数的影响。结果表明,定日镜场不同位置处定日镜的风压系数和风振系数的分布规律表现出典型的“区域性”：可将整个镜场定性分为边缘镜场和内部镜场两个区域进行直观总体把握。并发现在特定的风偏角作用下,部分内部镜场特定位置处的定日镜风振系数显著降低,表现出典型的“角落效应”。最后,基于定日镜风振系数与风压系数的高度相关性,提出一个可快速估算不同位置处定日镜风振系数的经验公式。

为改善槽式太阳能集热管因非均匀受热引起的较大周向温差问题,通过冲压工艺在传统金属集热管内壁加工出金字塔型内表面集热管,并采用数值模拟方法,对比分析金字塔粗糙元不同长度比、宽度比、高度比对管内流动与传热特性、集热管周向最大温差、二次流强度以及局部传热特性的影响。研究结果表明：金字塔型粗糙元的引入提高了传统集热管的换热能力,其结构参数会不同程度地影响流动与传热特性,最大强化传热因子达1.59。与传统集热管相比,金字塔型强化管周向最大温差降幅最高可达51.68%。此外,局部努塞尔数（Nu_local）在周向上呈周期性变化规律,在金字塔粗糙元的塔尖和塔底之间出现峰值。截面平均努塞尔数（Nu_z）与二次流强度（Se_z）沿流动方向的变化趋势一致,同时,Nu_m和Se随雷诺数（Re）的变化趋势也保持一致,表明金字塔型内表面管内二次流强度决定其换热强度。

为改善坑式储热水体的温度分层特性,提出内置2 个分割体的方法改善其温度分层特性,同时优化运行参数进一步提升水体的热性能,减少热损失。通过数值模拟方法对比研究不同入口流速、入口温度、分割体高度和位置对水体温度分层特性的影响,并基于理查森数和斜温层厚度等性能评价指标,分析其热性能的变化趋势。研究结果表明：当坑式储热水体体积为10000 m³,分割体高度选用相对较低的5 m,分割体布置在距离进水口相对较远的13 m、出水口相对较远的5 m时,斜温层厚度降低22.9%,理查森数提高53.2%,水体具有最佳的温度分层特性。内置分割体可显著优化水体温度分布,提高能量存储效率。

为了解不同配置参数下地埋管道在冬季日光温室中的加温效果,该文通过计算流体力学方法模拟不同进口温度（50、45、40、35、30 ℃）、不同管径（16、20、25、32、40 mm）和不同流速（0.2、0.4、0.6、0.8、1.0 m/s）时的土壤温度分布。结果表明,地埋管道进口温度40 ℃、管径32 mm时,能确保芹菜根系处于适宜的生长温度范围内。然而,进口流速的变化对土壤中同一位置处的温度影响不显著。

为研究严寒地区太阳能-地源热泵系统不同方案下的运行效果,基于Fluent建立耦合系统数值仿真模型,对传统地源热泵运行方案、太阳能-地源热泵均匀蓄热与分区蓄热方案进行完整运行周期仿真和对比分析。结果表明：跨季节蓄热系可实现热量跨季节储存和利用,同时可有效提升地源热泵系统能效,降低系统全年能耗20%以上;采用分区蓄热方案后蓄热体热量集中在内区,同时可降低蓄热体外区温度,全年热量损失由38.71%降至19.19%,可有效提升跨季节蓄热效果和热泵能效、降低系统全年能耗。

提出基于光斑螺旋运动轨迹的定日镜跟踪误差测量方法,该方法通过控制定日镜转动,使定日镜光斑按照螺旋线轨迹运动,使用相机采集定日镜的光斑图像并进行图像处理,最终获得定日镜的跟踪误差。阐述螺旋轨迹法测量定日镜跟踪误差的原理,搭建定日镜跟踪误差测量实验平台,使用相机光靶法对螺旋轨迹测量方法的正确性进行验证,结果表明螺旋轨迹法与相机标靶法的测量结果基本一致,两种方法测量的定日镜方位和俯仰跟踪误差的偏差值均方根分别为0.016°和0.018°。

提出一种基于数据与机理混合驱动的建筑热容辨识方法,该方法建立建筑热参数等效电路模型。利用白鲸算法以模型仿真温度和实测温度的平均绝对误差最小为目标函数,开展热容辨识及实验验证。在此基础上以北京某办公楼为例开展案例分析。结果表明,基于建筑热容辨识结果,通过热泵变负荷运行调控能够充分挖掘系统的节能潜力,提高光电消纳水平。相比初始负荷用电成本,负荷优化后成本降低10.9%,且光伏消纳率提高9.97%。

考虑到高比例新能源接入带来的不确定性问题会导致微电网直流母线电压的大幅波动难以平抑,该文提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3）强化学习的双向 DC-DC 变换器的自抗扰控制策略。首先,利用线性扩张状态观测器进行系统重构来实现对总扰动的估计补偿,并就控制策略的跟踪性和抗扰性进行频域分析。接着,通过大量的仿真交互自学习获得观测器参数来智能调节神经网络的权值更新方式,优化奖励函数形式,并在线利用网络进行参数实时调度,使其充分训练以实现近似最优控制律。最后,利用数字仿真平台和小功率实验验证了在多工况下所提控制策略较双闭环 PI控制和传统线性自抗扰控制具有更小的电压偏差及更快的响应速度等优越的动稳态性能,有效提升了直流母线电压的抗扰能力。

为实现农业区域综合能源系统（RIES）多能互补及能源高效利用的低碳发展,提出一种计及多生物质能与综合需求响应的农业综合能源低碳调度模型。首先,基于农业区域的生物质能特点,将其分为可燃性生物质能和不可燃性生物质能,分别用不同机组供能。同时,对综合需求响应进行建模,考虑可削减、可转移及可替代3种类型负荷,实现负荷在时间及类型上的转移,深度挖掘需求侧潜力。其次,考虑到源侧和负荷侧的不确定性,建立农业区域综合能源系统（RIES）两阶段鲁棒优化模型,并引入阶梯式碳交易机制降低系统碳排放量,达到低碳运行目的。最后,通过列约束生成算法对该模型求解,算例分析表明,所提优化方案在调度成本降低4.65%、碳排放量下降5.36%的同时使系统鲁棒性与灵活性得到提升,实现农业区域多能协同互补,提高农业区域综合能源系统的整体效益。

在多逆变器并联系统中,载波不同步会引发高频开关频率环流,而传统抑制方法难以实现载波基本同步。针对这一问题,提出一种载波同步控制的方法来实现对开关环流的抑制。该方法根据开关环流的大小来动态调整载波相位的补偿,当开关环流低于预设值时停止调整。首先通过对逆变器输出电压进行傅里叶分解,推导载波相位差与开关环流幅值之间的数学关联;然后详细说明逆变器载波同步控制的原理;最终通过仿真及实验验证该方法的有效性。

提出一种可应用于光伏系统的Cuk改进型耦合电感DC-DC升压变换器。在传统Cuk变换器的拓扑基础上加入开关电容升压结构,并添加耦合电感双升压单元,不仅可实现较高电压增益,而且不改变Cuk变换器的反向输出特性,通过开关电容结构形成的无源钳位吸收支路降低开关管的电压应力并吸收漏感能量,拓扑后级的输出电感和输出电容组成L-C滤波单元可实现零纹波输出。进行变换器的理论和特性分析,给出关键器件设计参数指标,对比不同升压拓扑电路的工作性能,结合理论设计制作出一台100 W实验样机验证理论的正确性。

提出一种用于新能源电力系统的调频关键参数在线监测方法,明确在线监测所需的测量信号,并设计系统整体等效惯性时间常数和调差率在线监测的方法及流程,通过不同渗透率的仿真算例验证该方法在传统电力系统和新能源电力系统中的适用性。仿真结果表明,该方法能准确实现对新能源电力系统调频关键参数在线监测,等效惯性时间常数监测误差低于2%,调差率监测误差低于4.5%。此外,该方法可在扰动后的0.4 s内完成系统等效惯性时间常数的计算,并在系统再次进入一次调频死区后得到系统调差率。尤其在新能源高渗透率系统中,该方法展现了优良的适应性和稳定性。

提出考虑气热动态特性的电转气-碳捕集（P2G-CCS）综合能源调度策略。首先,将气热能流特性方程转化至s域,得到二端口传递函数模型,利用卷积定理对其进行Laplace逆变换,从而得到任意时间断面的时域动态模型。其次,在动态模型基础上建立包含P2G-CCS的IES园区,结合碳交易机制减少碳排放。最后以IEEE-39-20-6为例,建立电-气-热能源系统,通过设置不同调度场景进行对比分析。结果表明,所建动态模型和策略有效提高气热网潮流计算效率的同时,降低碳排放,提高系统调度经济性。

提出一种基于容量灵敏度的构网型换流器配置方法,在宽频范围内考虑换流器落点差异的影响。首先,基于回比矩阵的关键特征值衡量系统的稳定裕度。其次,计算关键特征值对不同落点构网型换流器的容量灵敏度,基于灵敏度筛选系统的薄弱节点,所述薄弱节点在构网型换流器的选址规划中具备更高的优先级;最后,通过仿真算例验证所提方法的有效性。

该文综合考虑将电力储能、储热系统和负荷侧柔性资源视作广义储能,引入绿证-阶梯式碳交易协同交互机制,提出一种基于纳什谈判-主从博弈的MCIES电-碳共享合作运行优化策略。首先,构建含P2P电-碳共享的MCIES合作运行架构,并引入碳捕集系统与电转气装置,建立园区综合能源系统（CIES）及设备模型;其次,构建以CIES运营商为领导者,用户为跟随者的MCIES主从博弈动态多能源定价模型;最后,基于纳什谈判理论构建含主从博弈动态多能源定价机制与CIES间电-碳共享合作博弈的双层混合博弈优化模型,进而将纳什议价问题转化为MCIES合作成本最小化与合作收益分配最大化两个子问题,采用交替方向乘子法求解,并通过仿真算例验证方法的可行性与有效性,结果表明所提策略能有效降低MCIES总运行成本,减少系统碳排放,并均衡提升各主体收益。

针对光储直流微电网母线电压控制过程存在的相位滞后问题,以储能双向DC-DC变换器为研究对象,提出一种含相位补偿网络的深度强化学习自抗扰控制策略。在该策略中,首先,将线性扩张状态观测器降阶处理,在其总和扰动作用通道串联相位补偿网络,以提供扰动估计所需的超前相角;其次,分析补偿环节改善扰动抑制性能的机理,配置补偿参数取值区间,评估改进后观测器对于典型时变扰动信号的跟踪特性;然后,基于深度强化学习算法建立控制变量优化模型,通过训练智能体与环境不断交互,探索变换器最优策略参数空间,实现观测器带宽和校正系数的自适应调整;最后,仿真对比典型工况下不同控制方式对于母线电压扰动的跟踪能力和控制精度。结果表明,所提控制策略有效可行。

为进一步提高超短期电力负荷的预测精度,增强对电力负荷时序特征的提取能力,提出一种考虑相似日与误差修正的时序增强Transformer（TETransformer）超短期电力负荷预测方法。首先,利用灰色关联分析选取气象相似日;然后,在Transformer模型基础上构造局部时序增强注意力机制,利用时序卷积提高注意力机制的局部时序特征感知能力,聚合观测点临近区域相关信息;传统Transformer模型中嵌入时序卷积层,扩展特征图,在Transformer模型全局信息提取的基础上增强局部时序信息提取能力;最后,将历史特征数据和未来气象数据输入TETransforemr,气象相似日的负荷功率序列输入LSTM,通过全连接层融合历史时序特征与相似日信息,引入基于编码器的误差修正模块,提高模型预测精度。通过多模型对比与消融实验,预测精度均有提高,证明所提方法可有效增强对电力负荷的提取能力,在超短期电力负荷领域具有一定的应用意义。

针对降低扰动对电能质量的影响、提高测量精度和减小检测盲区3个方面,提出一种结合小波包能量熵和Goertzel算法的改进谐波阻抗测量的孤岛检测方法。该方法根据PCC处谐波电压信号特征采用小波包能量熵和谐波电压变化率的Goertzel算法提高疑似孤岛状态的判断,对系统疑似孤岛状态,提出改进注入式谐波阻抗测量的孤岛检测,以降低间歇注入扰动信号对系统电能质量的影响。考虑检测精度、电能质量与检测盲区,提出注入谐波电压限值选定原则,在PCC注入该限值谐波电压,获得谐波阻抗及其灵敏度系数p,实现系统孤岛状态的最终判定。通过Matlab仿真验证所提方法有效性。

为解决传统三电平并网逆变器模型预测控制中开关频率不固定、滚动优化计算量大的问题,提出一种低复杂度固定开关频率三电平并网逆变器模型预测控制策略。首先,利用冗余小矢量对中电电位的作用机理,构建参考电流跟踪单目标价值函数;然后,通过电压中轴矢量滚动优化并结合目标预测差值的q轴分量定位寻优核心区域,二次滚动优化后确定最优三矢量;进一步结合所选电压矢量在目标价值函数评估中产生的目标价值优化分配矢量作用时间;最后,通过Matlab/Simulink仿真模型和三电平并网逆变器实验平台对所提低复杂度定频模型预测控制策略进行验证。

提出风光新能源接入大水电基地下梯级水电站群中长期调度方法。基于优化的典型输电功率曲线,以水库日平均实际下泄流量为边界,开展水风光互补小时尺度的长系列运行调度模拟,进而提取新能源弃电率与水电出力的响应函数,再将其嵌入水风光互补中长期调度模型中,采用模拟-优化方法推求适应性调度规则。以某清洁能源基地为实例,结果表明：随着水电出力的增加,弃电率先下降后抬升,水电出力在适中范围内可使得风光弃电率较小;相比于常规调度,单纯优化水电运行方式可降低风光弃电率3.71%,系统总发电量提升1.74%;嵌套响应函数的互补运行优化使得风光弃电率下降7.68%,系统总发电量提高2.15%。因此,所提方法可进一步挖掘水电灵活性,协调水电与新能源的互补关系,进而提升水风光互补系统整体互补效能。

针对传统虚拟同步机（VSG）控制下直驱风电机组主动支撑不足、故障穿越工况下易产生电流越限和功率振荡问题,提出基于三端口九开关变换器的构网型风储一体化系统,实现电力电子设备高度集成和有效功率支撑,通过风储协同功率优化分配避免风电机组转速大范围变动,始终保持在最大功率跟踪点运行。为提升风储一体化系统故障穿越能力,以变流器最大耐受电流为边界条件改进VSG控制策略,与储能装置配合提升无功支撑强度和直流侧电压稳定水平,消纳因电流约束而无法送出的不平衡功率,降低电流越限风险。于Simulink平台建立系统模型并设置风速波动、电网频率扰动和电压故障3种不同工况进行验证,仿真结果表明：所提拓扑结构及控制策略可实现风功率实时跟踪,具备良好的主动支撑和故障穿越能力。

为定量评估混合型新能源场站接入的送端电网频率支撑性能,首先利用频率特性传递函数分别对单馈入跟网/构网型新能源系统调频单元进行参数整定,并构建多馈入混合型的送端电网频率响应模型;然后基于系统闭环特征值分析其渗透率对送端电网的频率影响,制定相应的调频贡献度指标并建立优化方案,得出保证系统频率稳定性的最优配比;最后在Matlab/Simulink平台上对理论分析进行时域仿真,验证了该文分析的正确性。

针对传统LLC谐振变换器在宽输出电压应用中开关频率变化范围过宽、传输效率较低等问题,提出一种适用于超宽输出电压范围的多模式LLC谐振变换器。该变换器通过控制变压器二次侧双绕组的辅助开关,实现桥式、倍压整流的拓扑重构。结合电路模态分析,讨论了电压增益及与归一化参数k、Q的关系,给出了谐振元件参数设计规则。设计了不同电压增益模式间的切换控制,搭建一台输入400 V、最大功率1.3 kW的实验样机。实验结果表明,该变换器能够提供50~430 V超宽输出电压范围,工作频率变化范围小,转换效率较高,验证了所提拓扑及控制方法的可行性和有效性。

该文针对光储孤岛直流微电网中光伏系统不同运行模式切换的平稳性及母线电压控制精度问题,提出一种自适应模式平滑切换策略。首先,提出计及时延补偿的母线电压二次调整方法,减少传输时延导致的母线电压补偿偏差。其次,设计基于变系数Sigmoid函数的加权平均策略,自适应调整参考电流和模式切换时间,确保光伏系统在下垂与MPPT两种模式之间的平滑切换效果,避免控制环路变化带来的系统参数突变。在加权平均策略的基础上,引入自适应指数趋近律滑模修正方法提升系统平滑切换效率与鲁棒性,并通过动态调整滑模趋近律参数减少系统切换过程中的抖振。最后,通过硬件在环实验平台验证所提策略的有效性,结果表明该策略在应对孤岛直流微电网模式切换及电压稳定方面具有良好表现。

为提升双有源桥DC-DC变换器在直流微电网发生扰动下的性能,该文针对双有源桥DC-DC变换器动态响应性能与应力优化问题展开研究,并提出一种新型混合控制策略。该策略融合了扩展移相调制和模型预测控制,旨在降低变换器电流应力,并通过优化控制提升动态响应与稳态精度。此外,鉴于模型预测控制对参数的敏感性,引入误差校正方法作为反馈校正环节,以消除因参数失配所引起的稳态误差,从而提高系统的控制精度与系统鲁棒性。仿真与实验均验证了所提控制策略的实用性与优越性。

并网变流器阻抗模型主要包含序阻抗和dq阻抗,两种阻抗间现有转换方法较为繁琐、通用性不强,缺乏考虑参考系初相位实际值,限制了阻抗模型的相互校验和实际应用。基于此,首先从机理上探究了参考系初相位在阻抗建模中的作用路径,接着考虑参考系初相位因素推导得出了完整的dq阻抗、多输入多输出（MIMO）及等效单输入单输出（SISO）序阻抗之间的数学关联关系,并归纳得出通用转换公式。在此基础上,通过定义负频段dq阻抗,简化了基频以下序阻抗与dq阻抗转换关系,揭示了dq阻抗的对称频率共轭特性,保证了阻抗转换公式的通用性。进一步地,阐明了参考系初相位对阻抗测量和稳定判据应用的影响,并提出参考系相位校正方法,实现了任意参考系下阻抗间的相互校验。最后,通过风电机组仿真与现场扫频试验验证了理论分析的准确性和有效性。

为考虑新能源不确定性、波动性等特点对电力系统静态电压稳定边界（SSVSM）的影响,以蒙特卡洛抽样方法为基础的传统做法需反复多次调取连续潮流获取SSVSM,计算效率低。寻求一种能兼顾计算效率和准确性的SSVSM计算分析方法具有重要的意义及价值。该文提出一种基于全导数算法的仿射区间方法,以计算考虑系统在不稳定功率源影响下SSVSM的波动范围。借助IEEE标准输电系统,采用同型算法进行对比,证明了所提算法的高效及准确性。

以安装于VolturnUS-S半潜式平台的IEA-15 MW浮式风力机为对象,研究真实海况下风轮的气弹响应特性及其与浮台运动之间的相互影响,并对不同入流条件下相关特性的差异进行讨论。结果表明,真实海况下浮台的运动受波浪载荷和风轮气动载荷的联合影响,浮台的运动则会造成风轮的载荷的显著波动;在考虑叶片弹性变形的影响后,浮台的运动幅度和风力机载荷均有所下降,而湍流入流条件则会导致浮台运动、风轮载荷及叶片形变等波动幅度的增加。

以IEA-15 MW超大型单桩式风电机组为研究对象,基于几何精确梁理论的混合形式,建立包含叶片-机舱-塔架-基础的一体化非线性模型,探究其在风波联合作用下的动力特性。通过与开源软件OpenFAST计算结果的比较,验证所提出的一体化模型的准确性。结果表明,塔顶的位移响应受环境因素与运行状态的共同作用;气动荷载在结构的动力响应中占主导作用;由于波浪荷载与风荷载存在相位差,波浪对结构的动力响应可能有一定的抑制作用;塔顶处的加速度响应主要受其塔架一阶振型的影响,而塔架最大加速度响应出现在0.8倍塔架高度处,二阶振型对结构振动的影响也不能忽略。

针对风电机组传统的独立变桨PI控制减载效果不佳、控制参数难以选择的问题,该文以NREL 5 MW风电机组作为研究主体,提出基于改进麻雀搜索算法的独立变桨PI控制参数和主动阻尼增益优化的方法。首先,基于叶根载荷与叶尖加速度建立独立变桨主动阻尼控制策略模型;其次,通过正交实验法对PI控制参数和主动阻尼增益进行初值整定,并为实现PI控制参数和主动阻尼增益的协调优化,以减少机组不平衡载荷和稳定功率为目标,基于改进麻雀搜索算法（ISSA）优化独立变桨PI控制参数和主动阻尼增益。最终将所提方法与传统的独立变桨控制策略、独立变桨主动阻尼控制方法以及基于麻雀搜索算法（SSA）的独立变桨主动阻尼控制方案进行详细的比较与解析。结果表明：通过改进后的麻雀搜索算法优化的控制参数被应用于独立变桨主动阻尼控制策略中,此方法可增强风电机组对不平衡负载的抑制能力,使输出功率更加稳定。

为提高数值天气预报（NWP）预测风速的精确性,将NWP风速与实际风电场风速输入到全局搜索策略鲸鱼算法（GSWOA）优化的变分模态分解（VMD）进行分解。分解后的实际风速分量作为训练目标,对应的NWP风速分量则输入基于牛顿-拉夫逊优化算法-长短期记忆网络加注意力机制（NRBO-LSTM-Attention）模型,将输出的各分量线性叠加后替换原NWP风速。之后,通过孤立森林和Ransac算法等对修正后的NWP与风电场数据进行异常值清洗,最终输入NRBO-LSTM-Attention模型,用于预测未来功率。仿真结果表明：修正后的NWP风速更接近实际风速,评估指标平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别降低11.45%和19.82%,R²提升31.24%;预测功率模型的性能更优,MAE和RMSE分别降低11.36%和10.43%,R²提升3.42%。

为提高垂直轴风力机的启动性能和中低尖速比下的风能利用效率,提出一种狭缝控制流体方式,通过数值模拟方法以NACA0018翼型为例,对18种狭缝翼型进行研究,结果表明狭缝对翼型在1~3尖速比范围内的气动性能起到明显提升作用,在2.5尖速比下0.10c_0.40c（c为弦长）翼型有着最佳提升效果,较原始翼型叶片力矩系数提升60.4%,该研究探明了狭缝各参数对翼型气动性能的影响,为进一步研究狭缝控制手段提供参考。

为探究近海风电阵列化开发过程中的群桩基础非线性水动力干扰问题,该文基于CFD方法建立波-流联合作用下群桩水动力数值分析模型,采用高精度分离涡（DES）方法对群桩绕流场开展数值模拟,通过频域分析法对不同波流参数（波幅、周期、流速）下桩柱的水动力频谱特性开展分析。结果表明：1）当流速、波浪周期固定时,谱峰频率、谱峰值随波幅增长呈非线性变化,且高幅值占比会随波幅增长逐渐增大;2）当流速、波幅固定时,波浪周期增大导致谱峰频率增大,且出现频率稳定的谱峰、次峰,谱峰值呈不规则变化,随着周期变化高幅值占比也随之变化;3）波参数的水质点速度在波流水质点速度中的相对比重,决定了桩柱波浪力的频谱特征。随着流速增大,相同波幅、周期工况下谱峰频率增大,在谱峰频率2倍处出现次峰;当流速减小时,次峰频率仅为谱峰频率的1.5倍。

该研究开展原位和室内的CPT、十字板剪切（VST）试验,分析土体在不同深度下的抗剪峰值强度（S_up）、抗剪残余强度（S_u）,以及相应的N_kp和N_kr的取值。依据原位和室内N_k系数结果计算得到上海黏土S_u预测值。研究结果表明,原位试验浅层土体的S_up和S_ur随深度增加而增大,而这两者在较深土层中差距较小。计算得到的N_kp波动范围较N_kr小。室内试验中,黏土固结所需时间较短,且在相同上覆应力下不同深度的土体抗剪强度差异较小。原位和室内试验单一土层N_kp、N_kr结果差异不大,使用N_kp可预测原位不同深度土体S_u

该文结合宏观性能实验和细观模型仿真,利用多尺度分析方法联立分析,提出一种可以预测叶片主梁基本力学性能参数的方法。首先通过实验研究与数值模拟,建立碳纤维主梁的细观模型,得到6种力学性能参数与纤维体积含量的关系,并验证了该文数值方法的有效性。进一步地,通过假设孔隙缺陷随机分布于基体中,利用蒙特卡洛方法创建含0~10%孔隙缺陷的碳纤维主梁模型,预测大丝束碳丝/环氧树脂主梁的基本材料性能。研究表明纤维方向弹性模量（E₁₁）随孔隙含量的变化不敏感,但另外5种力学性能（E₂₂、E₃₃、G₁₂、G₁₃和G₂₃）参数受孔隙含量的影响较大,下降率均接近11%。

提出一种基于变分模态分解和样本熵的动态忆阻储备池计算方法。首先,利用自适应变分模态分解技术将原始风电功率时间序列分解为一系列具有不同带宽的子模式,以降低其非线性和不稳定性。接着,通过计算各子模式的样本熵来分析其复杂度,并据此进行子模式的重组,以获得更适用于预测的子序列。最后在预测模型构建方面,引入动态忆阻储备池计算框架, 结合自适应算法对储备池参数进行优化,以提高预测模型的准确性和鲁棒性。通过动态调整储备池中的连接权重和神经元状态,使模型能更好地适应风电功率的实时变化。与基于变分模态分解样本熵的反向传播神经网络、长短期记忆神经网络、动态忆阻器储备池计算相比,所提出的模型具有更高的准确性和更快的计算速度。

为解决采用短期测风数据开展资源评估的可靠性、准确性、适用性难题,针对场内已立测风塔测风时长无法满足一个完整年及拟立测风塔如何选取合理测风时长,开展短期测风数据评估的应用场景探究测风数据插补方法的时空特性。在不同地形分类下通过大量数据处理模拟实际测风情况,采用插补方法延长数据,以插补数据均方误差（MSE）为主要评价指标,与真实数据进行对比分析,提出不同地形气候区域下不同测风时长的最优插补方法及拟立测风塔时测风时长推荐。

电压无功灵敏度参数的准确性直接决定风电场自动电压控制（AVC）性能,其偏差将导致控制性能劣化,无法保障并网电压质量。因此该文提出一种风电场AVC子站电压无功灵敏度自主感知及控制参数自适应跟随方法。首先分析影响风电场并网点电压无功灵敏度的关键因素。由此,提出一种考虑运行方式和线路长度修正的风电场AVC子站电压无功灵敏自主感知方法,通过风电场AVC实时量测数据,在线计算风电场并网点电压无功灵敏度。其次,基于前述灵敏度自主感知方法,根据调节过程中电压变化特征提出一种AVC控制参数自适应跟随方法,改善风电场电压控制中存在的多次调节无法进入死区、电压振荡等问题。最后,在Matlab/Simulink中搭建某风电汇集区域的仿真模型,验证所提方法的准确性与有效性。

以IWA-15 MW参考风力机为对象,研究纵摇工况下叶片形变对浮式风力机载荷特性的影响。结果表明,浮台的运动会导致风力机入流的波动,进而对风力机的性能产生影响,而在考虑叶片柔性变形后风轮的功率和推力较刚性叶片而言有所下降。由于浮台的纵摇运动所导致的附加速度,无论对于刚性风轮还是柔性风轮其俯仰力矩都随相位角发生波动,这与纵荡工况有所不同。此外,在纵摇过程中浮式风力机叶片形变会发生周期性的弯曲和扭转变形,其中扭转变形会直接改变翼型截面的攻角而弯曲变形则会影响翼型截面的入流速度。此外,来流风速对风力机的载荷和叶片形变会产生显著影响,来流风速的降低会使得浮台运动所带来的速度波动的影响增加。

为进一步提升海上风电在黑启动恢复过程中的调频能力,首先采用轨迹灵敏度分析方法,推导出影响频率偏差的主导参数,进而通过优化主导参数以确保黑启动过程中海上风电具有充足的调频能力。其次通过频率偏差、频率死区与各机组功率容量间的解析关系,从而推导出保证机组有功出力不越限的参数可行边界,并建立考虑容量限制的参数优化模型,采用序列二次规划算法求解出最优参数;最后通过仿真算例验证优化方法的有效性。

采用三维超声波风速仪,对内蒙古呼和浩特市某建筑环境内的风场特征开展现场测量实验,将10 Hz实验数据分别处理为采样频率为5、2和1 Hz的子数据样本,及平均周期为10、5及1 min的子数据样本,探寻分析采样频率和平均周期对建筑环境内风速、风向、湍流强度及湍流功率谱密度等参数的影响,结果表明：1 Hz采样频率即能准确捕捉建筑环境内风速和风向特征,而无需追求过高的采样频率;采用1 min平均周期能保留更多远大于或远小于平均风速的实际风速值,由此计算的风功率密度更接近实际情况;平均周期对风向频率有轻微的影响,但并不会改变测点风向分布特征和主风向;采样频率对建筑环境内湍流强度和湍流功率密度均不存在影响;采用1 min平均周期时建筑环境内的湍流强度和湍流功率谱密度均相对较小,采用10 min平均周期可能高估建筑环境内风场湍流强度,但却提供较为保险的风力机载荷分析依据。

一种新型坐底式海上风电筒型基础安装平台,其下部结构为U形沉垫式基础。针对该安装平台,设计3种不同型式基础：单沉垫、沉垫-4筒和沉垫-裙板基础,开展一系列砂土中基础水平承载模型试验和有限元模拟,研究基础型式和加载高度、加载方向对基础水平承载特性的影响,结果表明：在相同加载条件下,相较于单沉垫,沉垫-4筒和沉垫-裙板的水平承载力可增加66%、165%;有限元结果与模型试验吻合较好,验证了有限元分析的可靠性;单沉垫运动模式主要为平动,而沉垫-4筒和沉垫-裙板为转动-平动复合运动,其中沉垫-裙板的转动位移最大,因此其水平承载力对加载方向和高度更为敏感;有限元结果分析表明,3种基础破坏模式为受压侧结构附近土体产生塑性应变;水平位移加载过程中,沉垫-4筒基础由沉垫与受压筒体提供约80%抗力,沉垫-裙板由裙板提供约90%抗力。

综合考虑风电机组平台海上安装要求和在位工况环境载荷,根据浮体静稳性和动力学理论,提出一种全潜式的张力腿平台基础结构方案,平台上部布置10 MW风电机组,采用12根钢缆作为筋腱系统主体。建立风电机组-浮式平台-筋腱系统全耦合的一体化分析模型,对该张力腿平台方案在中国南海地区环境条件下的工况进行时域数值分析评估,结果表明该方案的张力腿平台俯仰运动性能优异,在50年一遇的设计环境条件下最大运动倾角不超过1°,采用钢缆的筋腱系统其强度和疲劳寿命安全系数满足规范校核要求。

评估低空气密度对风电叶片性能的影响,采用GH-Bladed计算平台比较不同叶片调整方法对风电机组发电量和载荷的影响。研究发现：低空气密度会严重破坏叶片气动性能,导致风电机组达到额定功率的风速更高,此外还会扩大叶片表面的失速范围,导致失速风险增加。在低空气密度条件下,安装涡流发生器是避免叶片发电损失、保证机组载荷稳定性的有效解决方案。在无载荷约束的情况下,增加叶片的弦长或优化扭角分布均是提高叶片气动性能的高效方法。

针对现阶段中国部分风电场历史运行数据较为稀缺的情况,基于数据驱动方式提出一种卷积神经网络（CNN）-门控循环单元（GRU）的风电场发电功率迁移预测模型。首先,基于CNN与GRU模型优势,构建CNN-GRU组合模型,以消除过拟合问题并减少训练周期。其次,利用K-均值特征聚类算法对风电场历史运行数据进行聚类,以少数典型场景反映大规模场景中特征,减少计算复杂度的同时提升训练精度。再次,进一步明确各迁移预测场景中的迁移条件,既能避免迁移过程中过拟合问题又可为源域与目标域间参数迁移提供决策依据。最后,对比不同迁移预测模型的性能,选择最佳迁移预测方式。一系列训练结果表明：经过修正后的CNN-GRU模型迁移预测结果精确度明显高于传统LSTM模型以及未修正的CNN-GRU模型预测结果;通过K-均值特征聚类算法可对参考风电场进行优化识别,并进一步提升CNN-GRU组合模型迁移预测结果精度。

为解决传统风电机组桨距角控制策略面对风速变化时存在动态响应差以及控制器参数适应性不足导致输出功率波动大的问题,提出一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的改进型线性自抗扰桨距角控制策略。该策略在线性扩张状态观测器（LESO）基础上引入自由扩张维度的状态变量,并对增阶后的参数基于比例微分形式进行改进,以提高对扰动的顺馈矫正能力。随后根据发电机转速误差设计合适的奖励函数,利用DDPG算法使改进后的线性自抗扰控制（LADRC）参数能够自适应调整,实现最优的控制效果。仿真结果表明,所提策略能有效应对风速剧烈波动,使桨距角能快速适应风速变化,从而维持风电机组的稳定运行和电能的高效输出。

采用5种参数化方案对中国东部沿海地区春夏季10 m风速进行预报,基于最优方案预报风速及相应观测风速构建随机森林订正模型,并用地面实况观测数据对预报模型进行检验。结果表明,各方案对10 m风速的模拟效果相似,且模拟风速均大于观测风速,参数化方案P5对研究区域10 m风速的预报效果最好,风速预报准确率最高,为38%。经随机森林订正后,风速预报准确率提升至53%,订正效果显著,且对内陆地区的订正效果优于近海地区。

针对风电场数据具有复杂的非线性关系,且难以捕捉长距离依赖关系的问题,引入时间段分割策略,提出一种新的基于贝叶斯参数优化Transformer时间段分割模型的超短期风电功率预测方法（PBY-Trans）。该方法采用时间段分割技术分割风电场数据为子序列,将其作为Transformer模型编码器的输入,从而更好地适应时间序列的非线性特征;使用贝叶斯算法搜索Transformer模型参数的最优配置,实现模型性能提升,进一步提高预测准确度。采用Bengaluru某风电场数据集对所提方法的预测性能进行比较验证,相较于SVM、RNN、Informer、LSTM、GRU和TCN模型,所提PBY-Trans方法在平均绝对误差（MAE）分别下降33.56%、59.75%、47.27%、32.34%、40.46%和27.71%,均方根误差（RMSE）分别下降68.99%、37.05%、27.60%、14.43%、16.42%和12.29%。结果表明,该文提出的Transform时间段分割模型的风电功率预测方法能够进一步提高预测精度,鲁棒性能得到有效提升。

针对风电功率序列非平稳性和波动性的问题,提出一种超短期风电功率预测框架,该框架由两部分组成：信息熵聚类分解和通道时序注意力双向长短期记忆网络预测模型。首先,对风电功率序列进行信息熵聚类分解,过程为应用改进完全集合经验模态分解对风电功率进行一次分解,将分解后得到的高复杂度模态分量使用变分模态分解进行二次分解,根据信息熵将相似性高的分量聚类形成新的聚类模态分量;然后,将各分量输入通道时序注意力双向长短期记忆网络预测模型中进行预测;最后,使用中国西北地区某风电场的数据集进行实验。实验结果显示该文所提框架与现有优秀风电功率预测模型框架相比具有更高的预测精度。

为探究一体化耦合设计下海上风电基础的疲劳分析方法,基于Sesam软件建立“风机-塔筒-基础”整体耦合模型,构建一套海上风电基础一体化设计流程。在此基础上开展环境参数敏感性分析,对比风浪疲劳损伤的线性叠加与联合作用效应,并评估一体化设计与传统迭代设计在基础受力特性及钢材用量上的差异。结果表明：在风速、水深、波高、风浪夹角4项关键环境参数中,单桩基础的疲劳响应对风速变化最为敏感;联合作用的损伤较线性叠加结果平均高出26.50%;相较于传统迭代设计,一体化设计可通过适当增加塔筒钢材用量,显著降低基础用钢量,实现“塔筒+基础”总用钢量的优化,本案例分析中总用钢量减少10.11%。

针对单一振动信号或电流信号估计风电机组瞬时频率精度不高的问题,提出基于振动信号和转子电流信号深度融合的转频估计及齿轮箱故障诊断方法,旨在提高风电机组齿轮箱故障诊断的准确性。首先,分别利用变分模态分解和低通滤波对振动信号和转子电流信号进行降噪处理,通过同步提取变换分别获得振动信号和转子电流信号的瞬时频率曲线,并对两种信号的时频曲线进行预处理,获得两条风电机组时频曲线;然后,提出DA-BLCNN深度网络模型,融合得到齿轮箱故障轴承的瞬时频率曲线;最后,采用阶次跟踪算法对齿轮箱振动信号进行等角度重采样,实现对齿轮箱的故障检测。变转速工况下的齿轮箱轴承故障实验验证结果表明,所提方法可有效实现齿轮箱故障诊断。

为探究风致循环荷载作用下装配式梁板基础的疲劳性能,建立装配式基础-地基-机组-塔筒的一体化分析有限元模型。在此基础上,采用推力系数法对叶轮风荷载时程进行模拟并考虑塔筒风场的尾流效应,分析额定、停机工况下装配式基础的动力响应并确定基础疲劳热点。最后,建立基于S-N曲线法并考虑风速和风向共同影响的疲劳性能分析方法,根据各疲劳工况下的热点应力时程数据,评估装配式基础热点的疲劳寿命。结果表明：新型装配式梁板基础后浇拼缝的疲劳损伤主要由其垂直风向的额定工况风速段引起;拼缝在机组设计寿命内不会发生疲劳破坏,装配式基础疲劳性能良好。

针对风速具有不稳定性和间歇性等特点,提出一种混合风速预测模型,该模型集成卷积神经网络（CNN）、最小门控存储网络（MGM）、鲸鱼优化算法（WOA）和时变滤波器经验模式分解（TVFEMD）。首先采用TVFEMD对原始风速序列进行分解,获得若干子序列;随后基于样本熵对分量复杂度进行评估,并对复杂度最高的分量实施TVFEMD二次分解。最后,将得到的各子序列输入混合预测模型进行建模与预测,从而获得对应的子序列预测结果,进而得出最终预测结果。实验结果表明,与其他模型对比,所提模型的平均绝对误差下降2.3%~8.6%,并在不同数据集中得到验证,这证明了混合模型在预测中的有效性。

针对海上风电结构易发生疲劳破坏的情况,以某10 MW级单桩基础海上风电机组为研究对象,提出一种适用于其的新型阻尼装置,并通过模型结构试验、模型数值分析以及原型数值分析验证该阻尼装置的有效性。模型试验表明,当附加质量为1.450和2.175 kg时,阻尼装置带来的阻尼比提升为52.59%、103.11%。模型数值分析结果与模型试验结果高度一致,这表明数值分析的可靠性。原型数值分析中,当附加质量为50和100 t时,阻尼装置带来的阻尼比提升为36.17%、65.11%,说明该新型阻尼装置能有效提高海上风力机的结构阻尼。

为提高区域电网新能源消纳能力、降低碳排放量与碳捕集能耗,构建基于风电制氧的纯氧燃烧减碳系统,并计及不同场景下纯氧燃烧所需氧气需求,提出多场景容量优化配置策略。首先,提出并使用基于主从分析与近似流投影法的K-均值聚类法改进聚类算法获得源荷典型场景。其次,为使系统经济性最佳,对不同场景提出运行方式与配置方案,在此基础上构建基于风电制氧的纯氧燃烧减碳系统多场景优化配置模型。最后,以比利时不同地区的全年源荷数据为例进行仿真验证并对不同场景配置结果与影响因素进行对比分析。结果表明：考虑不同场景进行配置能使系统的后期利润提高约47.83%;引入纯氧燃烧的同时会让系统的降碳成本降低约8.71%的同时捕碳能力提高14.90%以上。

基于滑移网格技术和SST k-ω湍流模型建立等离子体激励下叶片动态失速数值计算模型,研究不同等离子激励参数下俯仰（-5°~25°）NACA0012直叶片及其改型的波浪前缘叶片的升阻力、流动结构及动态失速特性,探索波浪前缘耦合等离子体激励对叶片动态失速的主动控制机理。研究发现：波浪前缘叶片能有效降低叶片俯仰时的升阻力峰值并减小倾覆力矩。耦合等离子体激励后,波浪前缘叶片分离涡加速分离,俯仰转换阶段受力落差减小,升力迟滞回环曲线面积减小约23.9%。且下俯段产生的分离涡尺度明显减小,叶片受力波动更小,波浪前缘叶片耦合失速控制效果明显优于直叶片。随着等离子体激励电压幅值的增加,下俯转换时耦合控制作用变强,叶片迟滞效应进一步减小,震荡特性减弱,可有效改善波浪前缘叶片动态失速性能。

基于环杭州湾县区多年实测风速资料,采用资料整理法分析风速时空分布规律,利用嵊泗站近65 a实测风速和台风最佳路径资料,基于多元回归分析法建立台风期嵊泗风速计算公式,结合湾顶乍浦增水情况,采用理论分析法建立乍浦风暴潮增水计算式,将6种不同风浪公式预测值与多年实测波浪进行比较,确定杭州湾风浪公式适用性。结果表明：环杭州湾风速总体呈下降趋势,下降速率呈“南岸>北岸>海岛”的分布特点;风速大小整体呈“海岛>北岸>南岸”的分布特点,越往内陆风速越小,最大风速和平均风速比值k与平均风速大小呈反相关;杭州湾风速相关性较高,平均相关系数为0.66,风速相关性随距离的增加而降低,海岛相关性最高,杭州湾北岸与南岸相关性最差;小风区海湾风浪联系式和基本式差异较小,大风区海湾风浪计算建议采用风浪基本式,杭州湾大风期风速和波高关系基本服从莆田风浪基本式。

基于现有的黏土蠕变及基础荷载传递相关理论研究,提出一种预测黏土中导管架桶型基础服役期间长期沉降及累计倾角的新计算方法,该方法能充分考虑海上风力机服役期间各阶段沉降过程中产生的土体蠕变,更加准确地预测基础的沉降量。通过有限元软件PLAXIS中的软土蠕变土体本构建立数值模型,并将数值模拟结果和理论计算结果进行比较,结果表明该方法能对黏土中不同长径比L/D的单桶基础的竖向沉降及不同桶间距和桶直径之比S/D的导管架桶型基础的沉降及累计倾角进行准确预测,相对误差在10%以内。最后,总结归纳不同条件下桶型基础的沉降及累计倾角的发展变化规律,验证新方法对整个沉降过程预测的合理性。

基于双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM）建立针对于10 MW漂浮式海上风电平台在波浪作用下的平台运动响应预测模型,通过仿真计算得到大量波浪时间序列信息以及运动响应数据,针对这些数据进行参数敏感性分析,训练后优化参数以确定最优的Bi-LSTM神经网络结构。结果表明,通过考虑不同波高和谱峰频率的波浪条件,验证了Bi-LSTM神经网络方法的可行性。所建立的Bi-LSTM模型对预测输入数据1/3时长的漂浮式海上风电平台在波浪作用下的运动具有较高的准确率,纵荡、垂荡和纵摇的预报精度高达95%,因此所提方法具有较强的平台运动预测能力。

基于叶素动量理论模型、动态叶素动量理论模型和升力线自由尾迹模型对比研究了浮式风力机纵荡过程中由于风轮尾迹的诱导作用以及翼型的非定常气动特性所导致的延迟效应,讨论了不同模型间预测结果的差异。结果表明,对于尾迹的诱导作用所带来的延迟,动态叶素动量理论模型预测的延迟角度较自由尾迹模型偏小;而对于翼型非定常气动特性所带来的延迟,在耦合动态失速模型后,叶素动量理论模型和动态叶素动量理论模型预测的延迟角度较自由尾迹模型则偏大。尽管不同模型所预测出的延迟角度值的大小存在差异,但所给出的延迟沿叶片展向的变化规律以及纵荡参数对延迟变化的影响规律相一致。

将生物质废弃物（玉米芯）和化石能源副产物（石油沥青）混合制备活性炭并探究其在超级电容器的应用潜力。采用响应面法中的Box-Behnken实验设计,以活性炭三电极比电容为目标,优化其生产工艺;对活性炭进行理化性质表征,研究其组成与结构;对活性炭进行电化学性能测试,验证其作为电极材料的可行性。结果表明,在玉米芯占比为20%、碱料比为3.8、活化温度为740 ℃ 条件下生产的混合基活性炭比电容最优,最佳比电容的实际值可达498.1 F/g,与预测值吻合;材料特征分析显示,优化活性炭具备4054.2 m²/g的超高比表面积、优良比例的分层多孔结构、适宜石墨化/缺陷程度和丰富杂原子;双电极系统中,优化活性炭器件拥有104.08 F/g比电容和14.45 W·h/kg的能量密度,且在10⁴次循环充放电后,可实现近100%的高库仑效率和96.41%的电容保持率,表现出良好的应用潜力。

针对现有波浪能电站选址策略单一的问题,提出一种基于SWAN数值模拟模型和平准化度电成本模型的新型波浪能电站选址策略,并应用研究区域的实际数据验证了该方法的可行性;为了进一步解决波浪能电站并网后可能对电网造成的不稳定性问题,采用BiTCN-BiGRU-Attention组合神经网络对最佳选址点的发电功率进行短期预测,可提高波浪能电站后期运营的稳定性。结果表明,该选址策略可为波浪能电站的合理选址与稳定运行提供科学依据。

以正三角形排列刚性耦合三圆柱柱群能量收集装置为研究对象,通过双向流固耦合数值方法研究不同水流入射角α=0°、45°、90°、135°、180°对柱群能量收集装置的水动力响应及低速水动能俘获的影响规律。结果表明,入射角会显著影响柱群的动态响应和锁定宽度。α=0°、135°两种入射角下不会出现下分支;α=0°时规定范围最宽,α=45°、180°时最窄。初始分支中每组柱群的尾涡都呈“2S”模式,而上分支和下分支中尾涡模式随α的变化呈现出“P+S”、“T”、“2P”等不同模式。当入射角平行或垂直于水平方向时,柱群俘能装置成为高俘能型。α=0°是该研究中最适合能量收集的角度,其次是α=180°和α=90°。结合能量转换效率,α=0°、U_r=9是能量收集的最佳选择。

提出一种基于MC-BiLSTM-BDA预测的混合需求响应有序充电优化策略。首先,结合马尔科夫链（MC）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和双向注意力机制（BDA）,构建MC-BDA-BiLSTM充电负荷预测模型。其次,依据K均值模糊聚类算法划分的峰、平、谷充电时段,提出基于价格-激励混合的需求响应（PrIncHDR）策略,该策略是在价格需求响应的基础上引入价格补偿激励机制以避免峰谷倒置和促进供需平衡。基于此策略,构建包含可再生能源利用率、用户收益及光伏充电站（PVCS）的电动汽车有序充电优化模型,并采用NSGA-Ⅱ算法进行求解。实验结果表明,MC-BDA-BiLSTM模型的负荷预测精度优于传统BiLSTM模型,决定系数提高11.93%,均方根误差和平均绝对误差分别降低35.06%和37.41%。实验证明：所提的基于MC-BiLSTM-BDA预测的混合需求响应有序充电优化策略可有效降低峰谷差,增加可再生能源消纳,可实现用户和PVCS的双赢。

在新能源与储能结合应用的过程中,针对多主体之间的利益互动关系和储能利用率低的问题,建立考虑共享储能的多微电网低碳经济优化模型。在多微电网区域内建设储能电站,由共享储能调度中心基于各微电网的净负荷波动大小制定储能折扣服务价格,并通过充放电实时价格促进微网的充放电交易。微电网内,用户根据激励型需求响应机制调整用电需求,考虑碳排放成本建立微电网模型。采用粒子群优化算法和求解器求解共享储能-微电网双层优化模型,并设置4种运行场景进行对比。仿真结果表明,所提模型可有效提升各主体运行效益,减少系统碳排放量。

该文提出一种考虑储能设备寿命损耗的离网型多微网系统双层多场景协同优化配置模型。其中,上层模型以最小化多微网系统年化总成本为优化目标,配置微网设备容量;下层模型则以最小化多微网系统日运行成本为目标,对设备出力进行优化调度。综合考虑荷电状态和放电深度对储能寿命的影响,建立储能寿命损耗计算模型。利用所建立的模型,对独立优化和协同优化多微网系统进行案例分析和计算,验证了协调规划多微网系统能有效降低系统的年化总成本。

在考虑配电网净负荷时空分布的复杂特性的基础上,提出一种考虑多目标的储能优化配置模型。首先,根据净负荷的时空随机分布特性,构建电动汽车无序充电负荷的时空预测模型。其次,考虑储能系统的日均综合成本、净负荷的波动率以及网络损耗等关键因素,建立一个储能优化配置模型,通过结合多目标鲸鱼优化算法与Gurobi求解器对模型进行求解。以改进IEEE33节点配电网进行算例分析,结果表明当在储能优化配置中考虑配电网净负荷的时空特性时可显著平滑配电网净负荷的波动,验证了所提配置模型的可行性与有效性。

为更准确预测锂电池的剩余使用寿命（RUL）,提高其可靠性,确保稳定运行,提出一种基于多尺度特征融合的并行神经网络预测方法。首先,利用不同尺度的时间卷积网络（TCN）提取锂电池的多尺度特征,从而增强局部和全局特征的提取能力;接着,引入交叉注意力机制对特征进行筛选与融合,以提取关键的退化信息;随后,构建并行的Bi-LSTM和Bi-GRU网络,以学习退化特征并建立时间尺度上的长期依赖关系,最终实现RUL预测。通过美国航空航天局（NASA）和CALCE锂电池数据集验证,证明了所提方法在不同背景下的有效性。

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在锂离子电池荷电状态（SOC）估计中的精确性问题,以二阶RC等效电路模型为基础,采用多新息最小二乘算法（MIRLS）实现锂离子电池模型参数的在线辨识,在此基础上提出加权多新息改进Sage-Husa自适应扩展卡尔曼滤波（WMISAEKF）算法,解决噪声协方差更新致使滤波发散的问题并提出一种新的权重计算方法,充分利用历史新息,合理分配新息权重,可实现SOC的准确估计。仿真实例对提出的改进SOC估计算法进行性能验证,结果表明改进算法在更新过程中收敛性强、鲁棒性好,在关键误差指标上取得突破性进展,相比于EKF算法,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别降低了89.01%和79.06%,充分证实了所构建方法在电池状态估计精度上的显著提升,可为延长电池的使用寿命提供新的实践支撑。