针对现有研究多局限于采用卫星遥感图像或地理信息等单一数据源难以准确反应城市屋顶光伏潜力的问题,考虑阴影效应、地理位置和气象条件等因素的影响,该文提出一种基于多源信息融合的城市屋顶光伏提升方法,所提方法主要包括屋顶信息提取、区域建筑阴影计算和光伏发电潜力计算3个环节,在各环节的分析中引入大量卫星遥感图像、地理信息数据、气象等数据,极大提升了城市光伏潜力评估的准确性。最后以长沙市为例进行方法的应用,评估结果表明长沙市城市屋顶光伏的发电潜力为14480.4 GWh,具备较大的开发潜力。

为提升光伏发电效率,以本校YL250P-29b型多晶硅太阳电池封装组成的光伏组件串联而成的光伏阵列为研究对象,建立光伏组件温度数值模型。通过对比人工积灰试验数据与模拟结果,验证了该数值模型的合理性。以此模型为基础,模拟分析风速、辐照度、环境温度、积灰密度对光伏组件温度的影响;依据光电转换效率和输出功率的经验公式,探究了上述环境因素对光伏组件输出特性的影响规律。结果表明：光伏组件温度和光电转换效率与风速之间为负相关关系,与辐照度、环境温度、积灰密度之间为正相关关系;光伏组件输出功率与环境温度和积灰密度之间为负相关关系,与风速和辐照度之间为正相关关系。在该文的研究范围内,各环境因素与光伏组件温度和光电转换效率的关联顺序均为：环境温度>辐照度>风速>积灰密度,与输出功率的关联顺序为：辐照度>积灰密度>环境温度>风速;环境温度每升高1 ℃,光伏组件温度也升高约1 ℃,光电转换效率和输出功率分别下降约0.06%和0.4%;积灰使光伏组件温度下降,光电转换效率升高,但会极大降低光伏组件的输出功率。

针对光伏发电功率存在的较大随机性和不确定性问题,提出一种基于改进长短期记忆神经网络的光伏发电功率预测方法,以此提高光伏发电功率预测的准确性。首先,分析与光伏发电出力相关性较强的气象特征,并利用t分布近邻嵌入降维技术将被选取的特征数据降至二维,以减小数据复杂度。然后,通过密度峰值聚类将降维后的数据自动聚成3类,帮助训练长短期记忆神经网络预测模型。与传统循环神经网络和长短期记忆神经网络模型相比,所提模型在光伏发电功率预测方面表现出较高的预测精度,MSE减少49.00%和31.77%,RMSE减少28.59%和17.41%,MAE减少62.35%和53.52%。研究结果表明,该模型在光伏发电功率预测方面具有较好的适用性。

为改变“源随荷动”的传统运作模式并增加储能,实现能源网、负荷、储能等各环节协调互动,建立电热氢耦合综合能源系统（ETHC-IES）优化调度,其中应用氢储能实现安全稳定运行的“源-网-荷-储”的新型综合能源系统成为目前的研究热点。以降低综合能源系统运行成本并减少弃风弃光为目标,将ETHC-IES优化调度问题转换为马尔可夫决策过程（MDP）,提出应用基于连续动作的近端策略优化算法（PPO）的综合能源系统优化调度方法。首先建立电热氢储能各部分的数学模型,综合考虑功率平衡,安全状态等约束条件,然后采用PPO算法对模型进行求解,以提高经济性和减少弃风弃光为优化目标,重新设计深度强化学习模型的动作空间、状态空间、奖励函数等,智能体通过训练学习实现ETHC-IES的动态调度优化决策。最后,通过仿真验证所提出模型和优化方法的有效性和优越性。

针对死区等非线性特征对光伏并网逆变器电能质量的影响,该文借助数据驱动的补偿方法与传统控制相结合,研究一种并网逆变器动静态特征优化方法。首先利用重复控制器作为数据在线训练的依据,从机理上阐明数据来源和数据的有效性;其次利用近似线性回归方法获得数据模型,降低了数据驱动方法对存储空间的依赖度,保障了必要的补偿带宽,并解决了数据应用的可实现性问题;再将该模型作用于传统低阶控制器的补偿回路,使系统在具备足够稳定裕度的前提下实现良好的控制精度。数据相关性分析以及实验结果证明了该补偿方法具有可实现性和有效性。

该文提出一种基于电磁辐射干扰（EMR）与V_{eE_peak}组合电参数监测IGBT模块封装老化的方法,旨在监测多种老化同时发生时IGBT模块的健康状态。首先,分析V_{eE_peak}和EMR的产生机理以及模块内部寄生参数对V_eE和EMR的影响;其次,分析不同老化对IGBT模块内部寄生参数的影响;最后,结合实验结果证明所提方法的正确性。这是一种不需要复杂监测电路的非侵入式监测方法,可有效降低多种老化耦合对IGBT模块健康状态监测结果产生的误差。

首先综述氢气储运技术的发展现状,包括氢气气态储运、液态储运、固态储运及混合储运四大技术;然后基于美国能源部车载储氢指标要求,对比不同储氢技术综合性能,并总结既有氢气运输方式的优缺点;最后对氢气储运技术未来研究方向提出5点建议。总体而言,在氢气储存领域,当前的研究重点应集中在综合性能优越的新型储氢气瓶和混合储氢技术上;而在氢气运输方面,天然气掺氢运输和液氢运输则分别是当前和未来的重要研究热点。

针对传统复合抛物面聚光器非追日运行时,入射偏角变化对集热性能影响大、逸出光线难以再利用等问题,设计一种复合抛物面聚光式太阳能光热光电供能器,通过在复合抛物面聚光器（CPC）入光口玻璃盖板下表面增设板背为镜面的光伏组件,可实现对逸出光线的拦截和反射再利用,从而提高供能器对入射太阳辐射的利用效率和供能品位,首先利用光学仿真软件TracePro分析入射偏角对供能器光线接收率等参数的影响机理,基于仿真结果在实际天气条件下对比研究供能器与同规格CPC的进出口空气温差、光热转换效率及输出电功率等随太阳辐射的变化规律。结果表明,当入射偏角范围为0°<α<30°时,与同规格CPC相比,供能器的平均光线接收率提高14.03%;在晴天条件下,当传热空气流速为2.7 m/s时,供能器与同规格CPC的最大进出口空气温差相差0.2 ℃,光热转换效率分别为52.62%、52.63%,在此过程中的供能器输出的总电功率为251 W;在多云条件下,供能器可对外输出的热能和发电功率分别为3.26 MJ、210.5 W,研究结果可为太阳能光热光电高效耦合综合利用提供参考和思路。

针对风电机组状态监测中主轴轴承故障特征受到其他传动部件振动谐波干扰且原始振动信号非平稳难以准确提取故障冲击特征频率的问题,提出一种基于谐波干扰消除和谱峭度相结合的分析方法（HR-Fast-Kurtogram）。利用离线角域重采样将非平稳时域信号转换成平稳的角度-阶次信号,在阶次域通过梳状陷波器其去除齿箱啮合成分等干扰阶次,应用基于短时傅里叶变换（STFT）的快速谱峭度图提取峭度峰值所在故障子频带从而提取轴承故障特征。既可避免非周期性冲击的干扰,亦可区分冲击性较小的非轴承幅值调制成分和轴承故障冲击成分。在实际机组轴承故障数据应用中的对比分析结果表明：新方法可提高在秒级短时间尺度提取轴承故障特征和识别故障类型的准确性。

相变储热技术是工程应用中高效储热的手段之一,而相变材料存在低热导率的问题,严重限制了其工作效率,因此需对相变储热装置结构进行优化以提高储热效率。选取五水硫代硫酸钠（Na₂S₂O₃·5H₂O）与三水合醋酸钠（CH₃COONa·3H₂O）作为相变材料,基于仿生结构设计6种相变储热模型,对两种相变材料在6种储热模型中的熔化和凝固过程进行数值模拟并分析,最后基于数值模拟结果,综合考虑储热与放热过程,搭建小型相变储热实验台。该文给出了在温度为75 ℃、流量为0.1 m³/h的工况下,两种模型在两种相变材料中各测温点温度随时间的变化。结果表明：一种储热模型更适合将Na₂S₂O₃·5H₂O作为相变材料,另一种模型更适合将CH₃COONa·3H₂O作为相变材料进行实际应用。

分析光伏单晶硅切片加工的原理和现状,金刚石线锯母线直径已降低至37 μm,G12半片光伏单晶硅片的切片厚度已减小到110 μm。阐述光伏硅晶体高出片率切片加工的主要技术途径是锯切硅片厚度减薄和金刚石线锯直径减小。分别讨论锯切硅片表面裂纹损伤和断裂强度、金刚石线锯间和硅片间的液桥作用以及机器视觉检测对光伏单晶硅高出片率切片加工的影响。对光伏单晶硅高出片率切片加工面临的关键技术提出展望：1） 开发低成本钨丝金刚石线锯;2） 研发新型冷却润滑液和冷却润滑技术;3） 研发切片加工新工艺;4） 建立电镀金刚石线锯表面磨粒分布状态与切片加工性能之间的量化关系。

为有效分析与利用光伏功率预测模型中以特定规律分布的预测误差,提出基于LSTM-Attention和CNN-BiGRU误差修正的光伏功率预测模型。首先,引入注意力机制（Attention）弥补输入序列长时长短期记忆网络（LSTM）难以保留关键信息的不足,建立LSTM-Attention的预测模型对光伏功率进行初步预测。其次,将卷积神经网络（CNN）在非线性特征提取上的优势与双向门控循环单元（BiGRU）在防止多种特征相互干扰的优势相结合,搭建CNN-BiGRU误差预测模型对可能产生的误差进行预测,从而对初步预测结果进行修正。经过实例分析表明：与未经误差修正的预测结果进行对比,经CNN-BiGRU误差预测模型进行误差修正后在不同天气类型中均能有效提高预测精度。

针对光伏电站空间位置分散及用户之间数据缺失易导致的功率预测精度不足的问题,提出一种场景分类与隐私保护下的分布式光伏短期功率预测协同训练策略。首先,利用皮尔逊相关系数提取重要气象特征,并采用模糊C均值聚类（FCM）算法将历史数据集聚类划分为晴天、阴天和雨天。其次,将天气变化相似的区域聚类成若干组,判别、筛选同类别下晴天、非晴天集合,构建不同场景下光伏功率预测模型。然后,在一般的联邦学习迭代算法的基础上添加多任务学习算法,建立一种新型多任务模式的本地训练方法,保留参与联合建模的各光伏电站间的差异性。最后,对待测日进行预测,将其数据输入至上述建立的对应场景预测模型下,得到待测日的光伏功率预测结果。实验结果表明：在不同天气条件下,所提预测方法与多种网络模型相比,准确率最大可提升24.77%,均方根误差RMSE最大降低89.24%。与传统联邦框架相比,所提方法能在更快的训练轮次内达到目标用户识别率（UA）,缩短50%的通信轮数并且使平均UA提升8%。所提方案不仅在提高光伏短期功率预测的准确性方面得到验证,同时还展现出较强的适应性和鲁棒性。

锂电池寿命预测对能源管理和维护具有重要意义,为解决预测过程中复杂的多维时间序列数据、长时间依赖关系以及特征的动态变化等问题,提出一种基于动态卷积神经网络层和Transformer（DCF）、协方差矩阵自适应调整的进化策略（CMA-ES）和多头自注意力机制的锂电池寿命预测模型。DCF通过动态提取时间序列中的关键特征,降低数据维度和冗余性,捕捉长时间依赖;CMA-ES优化模型超参数,增强模型对局部特征与全局依赖的建模能力;多头自注意力机制则进一步聚焦重要特征,处理复杂的非线性动态关系。使用NASA提供的公开锂电池数据集进行实验验证,结果表明该方法的平均绝对误差最小达到0.28%,优于大部分使用同一数据集的现有方法。实验结果进一步证明,模型在预测准确度和泛化能力上均有提升,尤其在长期寿命预测中展现出更高的精度和鲁棒性,可为锂电池的寿命预测提供更为可靠的技术支持。

为使火电机组更好地应对新型能源迅速发展背景下对原有电网结构带来的冲击,提升火电机组运行的稳定性、安全性及经济性,基于国内外研究现状,提出锂电池-飞轮控制策略与火电机组区域动态一次调频模型,并研究一定储能容量下飞轮-锂电池混合储能系统容量配置方案,以系统频率波动程度、波动峰值极差、实际贡献电量等指标对调频性能作出评价。通过Matlab/Simulink进行仿真验证,得出在连续扰动下系统频率波动程度为0.00119 pu,频率波动减小30.81%,功率波动减小43.65%,实际贡献电量增加23.17%。结果表明,在火电机组受到外界负荷扰动时,混合储能辅助火电机组调频可有效提高火电机组运行稳定性与经济性。

使用粒子运动轨迹追踪实验和离散元仿真方法,探究不同含水率香菇菌渣粒子在致密化过程中拱效应的影响。通过分析8%、10%、12%、14%这4组含水率香菇菌渣粒子在压缩的4个不同阶段的运动轨迹,揭示粒子在压缩过程中受到的拱效应影响的大小。研究表明：在香菇菌渣粒子含水率为12%时,粒子运动过程中的偏转和位移最大,受到拱效应的影响最大;在香菇菌渣粒子含水率为8%时,粒子运动过程中的偏转和位移最小,受到拱效应影响最小。

针对高温固体氧化物电解槽（SOEC）制氢能量转换效率、反应速率显著等特点,首先搭建多模绿氢集成运行模型,分析模型启停及制氢特性,并对其进行经济约束、运行约束。其次考虑风光的随机、间歇性因素及模块非线性特性,提出一种各模块独立受控和满足负荷要求的鲁棒可调协同优化方法。建立风光不确定集,将模块分段线性化,并引入鲁棒可调协同优化方法,以此来提高系统的产氢效率、运行灵活度和总经济效益。最后,在满足负荷分配工作的基础上对5个集成模块进行灵活启停运行算例分析,并将25个集成模块接入配电网参与到电网调度中。结果表明,在变负荷运行情况下,合理的组合模型不仅能优化系统启停运行的灵活性与稳定性,而且能提高新能源的消纳与并网友好性,具有明显的经济效益和战略意义。

为降低温室大棚建筑能耗,以河北省某温室为研究对象,在温室现有的太阳能耦合地源热泵供暖系统（SGSHPH）基础上,设计太阳能-地源热泵相变蓄热供暖系统（SGSHPP-CHSH）,利用TRNSYS软件搭建这两种系统的仿真模型,对两系统的仿真结果以及影响因素进行对比分析。研究结果表明：SGSHPP-CHSH系统相比SGSHPH系统在整个供暖季的太阳能集热器集热量提高10.75％;SGSHPP-CHSH系统相变储热罐蓄热温度从49.4 ℃降低到34.4 ℃,热泵机组能耗从10145 kWh降低到7843 kWh,热泵系统的COP从2.68升高到3.36;SGSHPH系统蓄热水箱的供水温度从45 ℃降低到30 ℃,热泵能耗从12837 kWh降低到8739 kWh,热泵机组COP从2.39增加到3.43;SGSHPH系统太阳能集热面积为48 m²时,SGSHPP-CHSH系统太阳能集热面积为39 m²时,此时两供暖系统在非供暖季土壤蓄热量等于在供暖季土壤取热量,可有效维持土壤的热平衡。

提出一种基于多频段自适应陷波器（MANF）的风电外送系统SSO抑制策略。首先,在分析SSO产生机理的基础上确定MANF在双馈风电机组（DFIG）转子侧变流器（RSC）中的安装位置。其次,利用递归群谐波功率最小化（RGPM）算法优化的DFT辨识法设计次同步振荡检测器,有效解决模态混叠等问题;然后利用加窗稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法,设计可根据输入频率实时更新陷波频率的MANF。最后,通过与多陷波点陷波器（MNF）和单陷波点自适应陷波器（ANF）对比,验证了抑制策略的有效性;在考虑不同串补度、风电部分切机同时火电补发功率的工况下,验证了抑制策略的鲁棒性。

为提高糖醇类相变材料（PCM）的直接光热转换与存储性能,促进其在光热储能方面的规模化应用,该文以木糖醇和赤藓糖醇为PCM前驱体,膨胀石墨（EG）为导热添加物,采用机械混合-熔融真空吸附法制备Xy-in-EG（94 ℃）和Er-in-EG（120 ℃）两种不同温区的高导热、高光热转换能力复合PCM,进一步研究所制备复合PCM的光热转换与存储性能。研究结果表明,当EG含量为25%时,两种复合PCM导热系数最大可达到4.39和3.61 W/（m·K）,相较于原始PCM提高约一个数量级;当EG含量为15%时,复合PCM的太阳能光谱吸收率分别达到84.3%和86.9%,且复合PCM达到封装稳定状态,加热熔融相变时不存在相分离引起的相变泄露等问题。对复合PCM进行太阳能光热转换与存储实验表明,复合PCM Xy-in-15%EG和Er-in-15%EG光热转换效率相较于商业PCM木糖醇和赤藓糖醇分别提升了63.3%和79.5%,Er-in-15%EG的光热存储速率与商业赤藓糖醇相比提高了3.2倍。

构建一种融合可再生能源的数据中心余热利用系统,实现余热的高效利用。同时,为进一步降低系统运行成本,引入基于用户侧柔性负荷调节的需求响应机制,研究动态削峰补贴价格下系统的运行表现。结果表明：选取补贴价格依次为0.149、0.141、0.190、0.145元/kWh时,系统取得最高净收益266158.4元,且随着蓄热装置容量的提升,系统净收益增长率由10.4%降低至1.6%,可再生能源消纳量呈现下降趋势。

为获得对液氢地面无排气加注性能及其影响因素的系统认识,建立二维轴对称液氢无排气加注数值模型,借助Fluent软件研究不同进液温度、进液流量、初始壁温和罐内初始压力对液氢无排气加注特性的影响规律。采用Lee模型和用户自定义程序（UDF）描述液氢在加注中的蒸发、冷凝等相变问题,并考虑气液界面张力。结果表明：在地面加注条件下,液氢储罐内胆中气相空间的压力在加注初期快速升高,然后趋于平稳,到加注后期再次明显增大。当所加入液体温度对应的饱和蒸气压大于容器内部压力时,初期加注将导致闪蒸现象,初始阶段压升显著;进液流量不仅影响加注总时间,还影响加注初期的汽化增压、体系温降程度及加注末期的气氢压缩效应;初始壁温影响加注初期的壁面沸腾增压效应;初始压力对加注初期的压力变化影响较大,当初始压力高于液氢饱和压力时,罐内不发生闪蒸。

面向储能和减碳需求,以麦秸和木屑为原料,研究风电耦合生物质制甲醇技术,分析甲醇产率、储能-释能效率（即储释效率）生命周期碳排放以及甲醇纯发电和热电联产模式的差异。不分离产物气CO₂时,仅CO₂和CO单程转化率对甲醇产率有明显的影响,其值在0.970~1.104 kg/kg之间。电解水效率是提升储释效率的关键参数。热电联产模式的储释效率和碳排放均明显优于纯发电模式。前者模式的储释效率范围为46.1%~58.6%,接近压缩空气储能;再生电能和热能的碳排放强度范围分别为37~77 g CO₂/kWh和10~21 g CO₂/MJ,均大幅低于相应产品的当前碳排放水平。以木屑为原料的碳排放大幅低于以麦秸为原料的碳排放。通过捕集产物气CO₂,甲醇产率、绿电功耗和储释效率降低,但能够实现生命周期零碳排放。

通过对光伏组件可见光图像的灰度直方图进行数值化处理,引入平均灰度值的概念,结合学校搭建的光伏实验台,证实平均灰度值与光伏组件积灰密度之间存在对应关系。基于此结论,对内蒙某光伏电站视觉检测平台的图像进行识别与处理,将其与光伏发电数据相对应,发现随着时间的推移,清洁侧与积灰侧平均灰度值差值的变化与发电损失正相关。根据该实验台收集的气象及图像数据,通过随机森林算法建立积灰程度预测模型,在相关气象因素的基础上,结合前一天的积灰板平均灰度值共同作为输入变量,对积灰板平均灰度值进行逐天预测,并通过设置不同的调优参数提高预测算法寻优鲁棒性。

鉴于光伏发电等新能源可再生系统中输出电压过低、受环境影响大等问题,提出一种新型的高增益三端口直流变换器及控制策略。该变换器拓扑的3个端口分别连接光伏发电端、储能端和负载端,具有开关器件应力低、各输入源功率可灵活分配、耦合电感漏感能量可被循环利用等优点。详细分析了该拓扑在各工作模式下的原理和稳态特性,并与现有同类变换器的工作特性进行对比。根据光储供电系统的控制要求和变换器在不同工况下的功率流动情况,研究相应的模式运行与切换控制策略。搭建一台300 W的样机进行测试,实验结果验证了所提方案的可行性。

海上风电单桩基础趋向大型化,桩基对于入射波场的影响增强,工程上计算波浪荷载最为常用的莫里森方程法无法再忽略绕射效应。为研究海上风电较大直径单桩基础（桩径波长比在0.15~0.25之间）在常规海况条件下的水平波浪荷载,采用物理模型实验与计算流体动力学数值模拟相结合的方法,分析海上风电单桩基础最大水平波浪荷载在不同桩基几何参数和波浪水动力条件下的变化规律;给出较大直径单桩基础惯性力系数C_M的取值曲线;并基于莫里森方程法提出计算较大直径单桩基础最大水平波浪荷载的实用经验公式。

为有效挖掘光伏发电功率数据中的有效时序信息,进一步提升光伏发电功率预测效果,提出一种基于多因素融合的高效通道注意力机制（ECA）-时间卷积网络（TCN）预测模型。首先,采用最大互信息系数（MIC）提取光伏发电功率相关特征;其次,使用多项式特征衍生方法融合各相关因素特征,衍生高维特征,进行特征组合;然后,将自适应选择一维卷积核大小的ECA模块与可有效捕捉光伏发电功率数据时序性信息的TCN相结合,搭建ECA-TCN预测模型;最后,采用多个模型进行对比实验。实验结果表明：该文提出的特征组合方法可高效的选择光伏发电功率数据特征,提升特征的表现能力。特征组合后的 ECA-TCN预测模型的均方根误差（RMSE）为0.0828 kW,相较于LSTM、LSTM-TCN、ECA-LSTM,ECA-TCN的RMSE分别降低了0.29、0.23和0.13个百分点,并具有最优的拟合度（R²）90.74%。该模型可在保持高拟合度的同时有效提高光伏发电功率预测精度。

以严寒地区一栋办公建筑空气源热泵供热（ASHP）系统为研究对象,实地调研系统设计与运行数据,分析ASHP系统供热效果并提出改造优化方案。利用TRNSYS软件构建太阳能光伏空气源热泵耦合供热系统（PV-ASHP系统）、太阳能光热空气源热泵耦合供热系统（SC-ASHP系统）和太阳能光伏光热空气源热泵耦合供热系统（PV/T-ASHP系统）模型,研究改造方案可行性。结果表明：相较于改造前系统,改造后系统中SC-ASHP系统与PV/T-ASHP系统性能系数（Ccop）为7.10、6.57,PV-ASHP系统与PV/T-ASHP系统运行能耗降低约50%,PV/T-ASHP系统太阳能利用率最高,达61.51%。

建立电源、电网、柔性负荷和储能的数学模型,引入条件风险价值度量可再生能源不确定性风险,建立互联电力系统“源-网-荷-储”协调规划模型。考虑各区域电力系统信息安全性和隐私性提出分布式求解策略,以区域间联络线为耦合变量将集中式优化模型解耦为分布式优化模型。将动态惩罚参数和预测校正策略整合到交替方向乘子算法提高收敛速度,通过算例仿真验证基于分布式优化的风险规避投资模型的有效性。

提出一种基于机器学习的先格点订正区域误差、后站点订正局地误差的100 m高度风速短期预报订正方法。首先,基于100 m高度风速格点实况资料,采用深度学习算法对数值天气预报进行格点订正;然后,基于测风塔100 m高度风速观测资料,采用随机森林集成预报订正方法对站点风速预报进行订正;最后,选用内蒙古中部某站点进行分析验证。结果表明,订正前未来84小时风速预报均方根误差（RMSE）为4.25 m/s,格点订正后RMSE降至3.16~3.79 m/s,站点集成订正后RMSE降至2.81 m/s。格点订正后预报误差明显降低,站点集成订正后误差进一步减小。

为有效协调联合市场运营方的经济成本与机组方的调频市场收益,提出一种联合市场环境下多源参与的双层优化竞价模型。市场运营方通过上层模型制定发电计划,并确定各机组在调频市场中的调频容量中标值,其优化目标为减少联合市场综合运营成本;基于上层模型运行结果,机组方通过下层模型调整其调频市场报价策略,其优化目标为提高被优化机组方的调频市场收益,在经济性优化的基础上保证系统的调频性能。通过算例验证可知,当下层模型主体为火电机组时,双层优化模型使得火电机组方的一次调频收益在联合市场综合成本趋于稳定的基础上有所提高;当下层模型主体为新能源机组时,双层优化竞价模型使得新能源机组方的一次调频收益较优化前有所提高,联合市场综合成本有所下降,利用经济性优化提高新能源机组调频参与积极性的同时,系统获得了更优的调频性能,结果显示此情况下的系统综合调频性能量化均值较优化前有所提高。

针对石英坩埚在连续拉晶过程中需要长时间在温场和压力的环境下起到承载硅熔体作用的问题,提出内部的气泡变化可能会引起拉晶过程中晶棒的“断线”问题。针对石英坩埚内气泡在直拉单晶硅前后的变化规律和温度变化情况分别进行实验和模拟研究。结果表明,使用过的试样中气泡含量高于未使用过的试样,石英坩埚在使用前后的试样中观察到φ=10~100 μm的气泡较多,其中外壁φ=100~200 μm的气泡明显增多,内壁的气泡在石英坩埚使用前后明显长大,侧壁、拐角和底部的气泡变化较为平均,拐角处在较高温度下约φ=200 μm的气泡较多,随着拉晶过程的进行晶棒出现“断线”现象的可能增大。

在温和条件下光催化木质素解聚可获得芳香族化合物,基于木质素的结构,综述国内外半导体光催化木质素中C—O、C—C键断裂机制,以及掺杂、贵金属沉积、构建复合材料等提升光催化剂稳定性及解聚木质素效率的改性方法;总结光催化在处理天然木质纤维素原料中的应用,外加场耦合强化光催化降解木质素策略,最后对半导体光催化木质素解聚方面未来研究重点和发展前景进行展望,以期推动光催化木质素解聚技术创新与工业化进程。

伴随光伏发电规模不断增加,光伏集中并网地区由于本地负荷少,无功支撑能力弱,易出现三相电压不平衡问题,将对电网稳定运行产生影响。针对上述问题,首先基于谐波线性化理论,考虑光伏阵列、电流内环、锁相环、LC滤波器及电流环dq解耦环节影响,推导光伏并网系统单机基频负序解析阻抗,进而建立光伏电站单机等值模型;然后以光伏电站负序模型为基础,构建光伏电场集群汇集地区等效电路模型,分析汇集系统电压不平衡产生机理及其影响因素;最后,利用PSCAD/EMTDC仿真平台建立光伏汇集系统电磁暂态仿真模型,通过时域仿真验证理论分析结果正确性。

由于航拍光伏红外图像中的热斑故障多为小目标且与干扰背景极为相似,导致热斑故障检测精度低,基于此提出基于深度学习的二阶段式热斑检测方法。第一阶段,进行干扰背景去除。针对光伏组件分割速度慢、边缘提取效果较差和正负样本不均衡的问题,通过替换主干网络和采用混合损失函数,提出一种改进的DeepLabv3+分割模型,实现光伏组件区域的快速、精准提取;第二阶段,进行热斑故障检测。针对小目标热斑漏检、误检问题,通过采用增强版SPP模块、引入浅层检测尺度和改变边框回归损失函数,提出一种改进的YOLOv5热斑检测模型,实现热斑的准确识别。利用自制数据集开展对比试验,结果表明相比于原DeepLabv3+分割模型,所提分割模型的平均像素准确率和平均交并比分别提高1.7和1.51个百分点;相比于原YOLOv5模型,所提热斑检测模型的平均精度均值mAP₅₀与mAP_50∶95分别提高2.6和10.7个百分点。

碱性电解水制氢系统耦合性强、运行工况复杂,属于危险化工生产环境,因此难以开展可再生能源制氢宽功率波动测试等极端实验。以张家口崇礼制氢厂的1 MW碱性电解槽为研究对象,通过生产实验数据,分析温度、压力和碱液流量等对气体纯度和小室电压等参数的影响。首先对运行机理进行分析,对数据进行多元非线性拟合出经验公式,建立兆瓦级碱性电解槽的电压模型、法拉第效率模型、氧中氢浓度模型,并对气液分离等后处理系统建模;其次对模型结果进行理论分析与验证,通过模型分析得出制氢系统安全运行边界;最后将制氢系统的数学模型与三维模型相结合,实现制氢系统在虚拟空间中的映射,为研究可再生能源制氢宽功率波动提供先验平台。

为有效进行光伏阵列的性能监控和功率预测等重要工作,如何提升光伏数据的质量便成为当下亟待解决的问题。提出一种基于两步Pair-Copula的光伏阵列异常数据识别方法。该方法分为两个步骤,第一步是对光伏阵列直流侧电流进行异常值识别;第二步以第一步为基础,对光伏直流侧电压进行异常值识别。具体而言,首先基于Pair-Copula对光伏电流、太阳辐照度和温度之间的相依结构进行建模,并采用赤池信息准则优化Copula函数。然后建立光伏电流的条件概率模型,并求解出条件概率置信区间。再以光伏电流的置信区间为主要判据,进行电流异常值的识别和剔除。最后,基于上一步得到的数据,重复上述步骤,对光伏电压值进行异常值的剔除。通过仿真实验结果看出,与其他异常识别方法相比,该文提出的方法在保持低识别错误率的同时,具有更高的识别准确率。

提出一种基于数字孪生模型与融合神经网络的光伏阵列故障诊断方法。首先,设计并初步实现包含孪生模型、数据采集与传输模块、服务应用系统的光伏电站数字孪生系统整体框架;其次,结合机理建模方法与粒子群（PSO）优化算法,建立光伏阵列数字孪生模型;再次,通过评估数字孪生模型输出与物理实体输出之间的残差,对故障进行检测;最后,采用时间卷积网络（TCN）结合双向门控循环单元（BiGRU）的融合神经网络,对光伏阵列故障进行诊断。实验结果表明,所提光伏阵列故障诊断方法较其他方法具有更高的精度,准确率可达97.8%。

风电集群大规模并网和跨季节使用产生的不确定性对风电功率预测播报的准确度提出更高的要求。为提高风电功率预测的准确度,提出一种基于帝王蝶优化算法（MBO）的卷积神经网络（CNN）-门控循环单元（GRU）-梯度提升学习（LightGBM）复合风电功率预测模型。首先,分别建立CNN-GRU和LightGBM的风电功率预测模型,利用方差倒数法将两个模型加权组合为CNN-GRU-LightGBM复合模型;为优化模型中的连续参数,使用MBO对模型进行超参数优化。最后,选取珠海某海上风电场的短期风电功率数据对所提方法与已有预测方法进行对比,实验结果表明,该模型结合了CNN-GRU、LightGBM等模型的优点,预测误差更小,预测精度更高,拥有更强的季节普适性。

为研究新型电力系统下的次同步振荡稳定性受参数影响的敏感性问题,针对LCL型滤波器的光伏并网系统,考虑静止无功发生器（SVG）的影响,基于阻抗分析法,建立弱电网下含SVG的光伏并网系统的阻抗模型,分析在弱电网下SVG装置对系统次同步振荡影响,研究系统稳定性受参数影响的敏感性问题。由理论分析与仿真结果表明,在一定参数范围内,SVG对系统的次同步振荡具有抑制作用,且SVG电抗器参数的数值减小时会增强抑制效果;减小SVG电流环比例系数会导致SVG抑制振荡的效果变差,甚至可能引起更严重的振荡;而增大积分系数可增强SVG的抑制效果,但调整范围不宜过大;随着电网强度增大,SVG仍能产生良好的抑制次同步振荡效果,电网强度减弱时,SVG抑制振荡的效果也会减弱,但仍具有抑制能力。