针对可再生能源系统输出电压较低，高升压逆变需求显著的特点，本文提出一种新型单电源开关电容型多电平逆变器拓扑。该拓扑利用开关电容单元的阶梯式充电，实现对单个直流电源近10倍的升压，并结合同相层叠调制（phase disposition PWM, PD-PWM）策略输出21电平交流电压，以较少器件数量下获得较高输出电平。同时，该逆变器无需额外电容均压控制即可实现电容电压的自平衡，降低了控制的复杂度。文中分析了所提拓扑的工作原理、调制方法及电容参数设计，并与现有单电源多电平逆变器进行了对比。搭建了21电 平高增益逆变器的仿真电路和样机进行测试，结果表明，所提方案在实现相同输出电平下所需的开关管和电容数量更少，升压能力更强。在调制比和负载变化工况下，逆变输出电压保持稳定，且各电容电压波动幅度证实所采用的调制策略无需额外控电路，仍可实现良好的电容电压均衡。因此，所提出的逆变器拓扑适用于光伏等低压直流新能源系统的高增益逆变场合。

为解决输电线路覆冰厚度预测中季节性、跨年度周期性和注意力分散等现象，提出一种基于阶段感知双重注意力机制与Kalman滤波的门控循环单元(Gated Recurrent Unit，GRU)覆冰厚度预测模型。首先，构建时间特征映射，精确刻画覆冰季节性和跨年度周期规律；同时，采用Kalman滤波对观测数据进行噪声抑制，进一步提升预测精度。然后，在GRU网络基础上引入阶段感知的特征注意力和时序注意力，有效解决传统方法对覆冰不同阶段特征重要性识别不足以及历史序列关键信息利用不充分的问题；最后，采用贵州某110 kV输电线路的实测数据进行试验验证。结果表明，该模型在各项评价指标上均取得较优预测效果，均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)为1.815 6，决定系数(Coefficient of Determination，R²)达0.909 9，且阶段感知注意力机制能进一步提高预测精度10.01%，验证了所提方法的有效性和优越性。

在“双碳”目标与新型电力系统建设驱动下，配电网正向集源-网-荷-储于一体的互动型主动配电网转型，储能系统在高频动态工况下的运行可靠性成为制约其长效运行的技术瓶颈。为此，本文提出一种面向配电网优化任务剖面的储能变流器可靠性评估策略。首先，分析储能变流器在参与配电网优化调控中的功率四象限运行特性，并构建计及网损优化与安全约束的配电网优化运行模型，分析影响储能变流器寿命和可靠性的关键因素；其次，针对传统电热耦合模型计算效率低的问题，提出一种基于双层XGBoost结构的功率器件结温快速计算方法，通过主计算层与误差修正层实现对IGBT结温的高精度高效映射；然后，利用雨流计数法提取非规则结温波形中的热载荷信息，结合Miner线性累积损伤准则与Monte-Carlo模拟，建立计及参数不确定性的功率器件寿命分布与可靠性量化评估模型；最后，通过IEEE 33节点和IEEE 118节点配电系统算例进行验证，结果表明所提策略能够精准捕捉优化任务剖面带来的动态电-热应力循环，有效量化储能变流器在电网运行场景下的健康状态演化与失效概率。

针对LCL并网逆变器模型预测控制在参数失配时的控制效果较差，及采用单一矢量模型预测控制时并网电流存在畸变等问题，提出一种基于自适应超螺旋滑模观测器的混合矢量无模型预测控制(Hybrid Vector Model-Free Predictive Control Based on Adaptive Super-twisting Sliding Mode Observer, ASTSMO-MFPC-HV)。首先，建立LCL并网逆变器的超局部模型，并引入超螺旋滑模观测器估计非线性部分。其次，通过设计自适应变量检测跟踪误差，动态调整滑模增益；最后，通过各控制目标的预测方程反推出对应逆变器侧电压矢量并确定其扇区位置，再遍历混合矢量组合进行寻优。对比实验结果表明，相较于单矢量、双矢量和三矢量控制，所提混合矢量控制具备更好的稳态效果；相较于STSMO-MFPC-HV，ASTSMO-MFPC-HV的动稳态性能均有明显提升。

针对西部某地区电气化铁路接入弱电网带来的电压越限问题，本文提出一种含牵引负荷弱电网的多场景分布鲁棒优化调度方法。首先，构建了包含储能电站及可转移负荷的系统灵活性供给模型。其次，针对双重不确定的光伏及多车牵引负荷提出了基于Wasserstein距离概率分布模糊集的构建方法。采用拉丁超立方抽样生成光伏出力和三相负荷典型场景；通过联合Copula函数的核密度估计KDE考虑单车的不确定性，然后结合多车运行图生成各牵引所负荷典型场景。基于“源-荷”典型场景构建的概率分布模糊集用于两阶段分布鲁棒优化调度，利用改进列与约束生成（C&CG）算法进行高效求解。最后，以西部某地区8节点弱电网系统为算例进行仿真。结果表明，所提方法能够有效应对牵引负荷造成的电压越限问题，提升弱电网在“源-荷”双重不确定性条件下的运行经济性和安全性。

随着高比例可再生能源及电力电子设备接入，电力系统呈现多时间尺度耦合动态特性，传统统一固定步长的电磁暂态仿真方法在精度与计算效率之间存在突出矛盾。为此，本文提出一种基于自适应变步长的多速率电磁暂态并行仿真方法。首先，构建面向多时间尺度动态过程的多子系统多速率并行仿真框架，有效协同快、慢子系统间的差异化仿真步长求解与时间同步；其次，引入基于局部截断误差估计的自适应步长控制策略，实现仿真步长随系统动态变化的实时调整；进一步设计改进接口信息更新与同步机制，降低多速率耦合过程中接口误差对仿真精度与稳定性的影响。最后，通过典型算例进行验证。仿真结果表明，所提出方法在保证计算精度的前提下，能够显著提高仿真效率，并在强扰动暂态工况下保持良好的数值稳定性，具有较高的工程应用价值。

随着新能源大规模接入电网以及大功率电力电子设备的广泛应用，复杂剩余电流检测提出更高需求，不同类别的剩余电流需要设置不同的保护策略，其识别精度直接影响保护装置的可靠性。为此，提出一种高效率基于改进随机森林的剩余电流波形类型识别方法，构建了8种易实时分析的特征、实现对新国标规定的全部A+6型剩余电流波形准确识别。对国标测试台实测数据引入0~10%随机噪声条件下，准确率达到99.77%，表明本文方法具有较高的抗干扰裕度，能够满足实际工程应用需求。与现有的研究相比，该方法能够识别全部种类的波形，且特征维度较少，易升级特征库，计算量小，在保证较高识别准确率的同时，便于在嵌入式系统中实现，具有良好的工程应用价值。

随着新能源渗透率不断提高，构网变流器的频率支撑作用日益突出。现有采用统一参数整定或统一强化学习策略的方法难以兼顾暂态支撑与稳态恢复。针对虚拟惯量、阻尼系数和积分系数在不同动态阶段作用机理不同、更新节奏不一致的问题，本文提出一种基于阶段感知强化学习的虚拟同步发电机（VSG）多时间尺度参数自整定方法。该方法以软演员评论家算法（SAC）为基础，引入连续阶段表征机制，并构建单个Actor的双输出头结构；阶段权重既与系统状态共同构成策略网络输入，又用于对输出动作实施门控，并结合多速率执行、单步限幅和参数投影实现参数的分阶段协同调节。在阶段状态输入及策略网络规模相同的条件下，输出端门控使最大频率偏差由0.123 1 Hz降至0.089 1 Hz；去除平滑更新后，动作总变差由0.905 6 pu增至1.130 5 pu。在未参与训练的等幅负荷突减和1.5倍负荷突加工况下，冻结后的策略输出参数均满足约束，且动作增量未超过单步限幅。仿真结果表明，所提方法可在单构网变流器并网场景下实现具有物理可解释性的VSG参数自整定。

转子绕组匝间短路属于同步发电机多发电气故障，大型机组尤为常见。本文首先采用气隙磁导法分析了转子绕组匝间短路故障后的主磁场谐波特征，基于漏磁场与主磁场关联进一步预测了漏磁的故障特征频率。随后以一台故障模拟同步发电机为例，制造不同程度的转子绕组匝间短路故障，实测了发电机直线段及端部的机外三维空间漏磁场分布，数据表明，在发电机直线段附近的漏磁场径向分量可反映转子绕组匝间短路故障，切向和轴向磁场则不适用于检测故障，发电机端部漏磁场的轴向和水平分量可作为检测转子绕组匝间短路故障的另一依据。

eVTOL电磁兼容预布局设计通常需要对多个候选位置进行重复仿真评估，计算成本较高，导致研发周期延长。现有全波电磁场仿真方法时间开销较大，简化建模方法通用性有限，难以满足复杂平台多位置快速分析需求。电磁场互易定理能够将复杂模型中的接收响应求解转化为互易过程下的计算问题，有助于提高计算效率。基于电磁场互易定理，本文提出一种高效的电磁干扰计算方法。在惠更斯等效原理的基础上，本文在等效互易过程中分别推导了Lorentz直接端口法和Feld-Tai广义响应法。以外置天线端口电压为目标量，在400 MHz、800 MHz和1.2 GHz下，对多个候选位置进行了计算，并与全波结果进行了比较。结果表明，两种互易原始计算结果均能反映不同布局条件下端口响应的变化规律，但与全波结果存在偏差。校准后，Lorentz方法的S21相对误差在本文算例中在±0.06%以内，Feld-Tai方法的S21相对误差在±1.5%以内。当预布局次数由2次增加到11次时，全波计算总时间约为互易计算的1.07倍至1.49倍，表明预布局次数越多，互易方法的计算效率提升越明显。实验测试与仿真有较好的吻合结果。本文方法为eVTOL外置天线布局优化与电磁兼容预布局设计提供一种高效分析方法，具有较好的计算精度和较高的计算效率，能够有效减少多位置重复分析的时间成本，从而有助于缩短研发周期。

针对分布式光伏集中接入配电网后局部短路比不足、光伏送出能力受限的问题，提出一种基于RPFC的弱配电网短路比提升方法。首先，根据RPFC串联接入线路后的稳态作用机理，构建RPFC的等效可控复阻抗模型，并利用阻抗圆描述其可行域；基于Zbus节点阻抗矩阵建立MSCR计算模型，将节点自阻抗、互阻抗和光伏容量统一纳入短路比约束；构建IHPSO与SOCP相结合的双层求解框架，由外层算法搜索RPFC安装支路和额定容量，内层SOCP在固定方案下求解最优运行点。以改进IEEE-33节点系统为例进行验证，结果表明系统等效弃光率由约62.0%降至接近0。算法对比结果表明，所提算法能够在保持短路比约束和RPFC运行约束一致的前提下，提高RPFC选址定容问题的求解效率。

直流支撑电容因长期承受纹波电流热应力，其电容值与等效串联电阻（ESR）的渐变退化是影响三相并网变换器长期可靠运行的关键因素。然而，现有直流支撑电容的参数辨识方法通常依赖附加激励信号注入及离线测试，或需通过超高频采样捕获信息，难以满足在线实施的便捷性与硬件资源需求。本文提出一种基于物理嵌入机器学习（PEML）的直流支撑电容参数在线辨识方法。该方法通过将三相并网变换器的动态模型嵌入神经网络的损失函数中，使网络在拟合可观测电气量的同时，自动收敛至满足物理规律的电容参数估计值。所提方法仅需与脉冲宽度调制（PWM）开关同步的低频采样数据，可直接适配微控制器既有采样架构，无需引入额外的超高频采样硬件。同时，所提方法无需注入额外激励信号，仅利用自然运行过程中的少量采样点，即可精确辨识直流支撑电容值及等效串联电阻，为三相并网变换器直流支撑电容的在线老化监测提供了一种低硬件门槛且数据高效的解决方案。

高比例新能源和电力电子设备并网会提高系统短路电流直流分量衰减时间常数，并增加SF6断路器非对称开断难度。开断区间是断路器在特定工况下成功开断的燃弧时间范围，但直流分量时间常数对开断区间边界的影响仍需定量分析。本文以252 kV/63 kA双动自能式SF6断路器为对象，开展75 ms和120 ms直流分量时间常数下的T100a合成试验，建立电弧焓流模型，并采用基于磁流体动力学（Magnetohydrodynamics，MHD）的计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）模型对比分析热膨胀室电弧熄灭点压强和温度。结果表明，时间常数由45 ms增至150 ms时，18.9 ms燃弧工况下热膨胀室零点压强由2.82 MPa升至3.81 MPa，零点温度由1 063 K升至1 281 K。相对75 ms标准工况，150 ms工况下预估开断区间长度由8.0 ms降至5.9 ms，降幅26.25%。该结果可用于高直流分量工况下T100a试验开断区间判定。

针对PWM制氢电源多工况下驱动故障诊断准确率低、鲁棒性不足的问题，本文提出一种基于双支路网络的PWM制氢电源驱动故障诊断方法。首先，采集PWM制氢电源三相输入电流作为原始信号，采用逐次变分模态分解（SVMD）得到不同频带的本征模态函数（IMF），筛选含主要故障特征的IMF完成重构，再对重构信号进行一维组合与归一化处理得到标准化样本。其次，采用固定半径最近邻（FRNN）对标准化样本构建图结构，输入图卷积网络（GCN）提取空间节点特征；同时将标准化样本输入经全局注意力机制（GATT）优化的双向门控循环单元（BiGRU），提取时序特征。最后，融合空间与时序特征并输入Softmax分类器，实现故障诊断。仿真结果表明，所提方法对22种运行状态诊断准确率达100%，在多种复杂工况下仍保持较高诊断精度和鲁棒性，具备较强工程应用价值。

光伏发电出力具有显著的随机性、波动性和间歇性，其不确定性会对电力系统规划评估、调度决策和实时运行产生影响。为系统认识光伏发电不确定性建模方法的发展现状，本文围绕光伏发电全年场景生成与多时间尺度功率预测开展综述，并从统计不确定性、变量关系建模以及人工智能方法三个维度，分析光伏出力、影响因素和系统应用之间的关联。针对全年尺度，重点讨论面向长时间序列的气象驱动场景生成方法，包括概率统计方法、深度生成方法、关系约束与工程应用评价问题；针对日前尺度，梳理历史功率、气象变量和数值天气预报等信息驱动下的特征提取、概率预测和鲁棒建模方法；针对日内尺度，总结面向短时功率波动感知的信号分解、深度学习、区域协同建模和多源感知方法。在此基础上，进一步分析多时间尺度协同建模、多源异构信息融合、可控生成式建模、极端场景刻画和工程闭环验证等后续研究方向。本文可为高比例光伏接入条件下的场景生成、功率预测及电力系统运行分析提供参考。

本文针对航空高速永磁同步电机高损耗、多热源耦合温升难题，提出了绕组、定子轭部和定子齿部同步冷却的、全域浸泡式新型复合冷却结构。采用流固耦合仿真方法，系统研究轭部油道数量、截面尺寸，槽内油道径向位置、孔径对电机温升的影响规律，并将该结构与齿部冷却和轭部+齿部冷却的方案进行了对比。结果表明：当轭部油道数量与定子槽数量比为1，轭部油道尺寸为5 mm×2 mm时，槽内油道Lslot/L=0.675位置，且油道直径为1.6 mm时，冷却性能最优，绕组、定子轭部和定子齿部的最高温度相较齿部冷却方案而言平均下降了41.32%。该结构可大幅抑制高功率密度高速电机的热点温升，对于高功率密度电机的散热提供了一定的参考。

针对数据质量劣化条件下纯数据驱动模型易受测量噪声影响、局部SOH估计偏离长期退化趋势的问题，提出一种数据驱动与广义幂阶指数模型（Generalized Power-Exponent Model，GPEM）自适应融合的锂离子电池SOH估计方法。首先，从电压和增量容量曲线中提取多维健康特征，并利用Transformer获得初始SOH观测值；随后，构建GPEM描述电池非线性退化趋势，并将其作为状态转移模型引入自适应扩展卡尔曼滤波（Adaptive Extended Kalman Filter，AEKF），根据残差变化自适应调整测量噪声协方差，实现对数据驱动观测的递推修正；进一步利用残差和AEKF估计不确定性，通过多层感知机动态生成融合权重，实现长期退化趋势与数据驱动估计的自适应融合。NASA数据集实验表明，GPEM相比传统经验模型具有更好的退化趋势描述能力，最大平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）为0.93%；在白噪声和有色噪声干扰下，完整方法的最大MAE和均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）分别为1.72%和1.84%。在白噪声条件下，与固定权重融合相比，所提方法的MAE和RMSE分别降低56.6%和51.2%，与基于KF的融合方法相比分别降低78.8%和77.2%。此外，多电池联合训练下的跨电池实验及CALCE独立数据集验证表明，所提方法在不同电池个体和数据分布下具有较好的SOH估计性能和一定的泛化能力。

针对柔直互联异步分区电网准同频运行易导致受端扰动向送端传播，进而扩大扰动影响范围的问题，面向受端电网的低频扰动，提出了一种基于受端换流站（Receiving-End Converter，REC）子模块电容能量暂态支撑的频率同步自适应控制方法。首先，提出了融合子模块电容能量裕度的同频控制架构，使REC能够在维持直流电压稳定的前提下，释放内部子模块电容能量以提供受端本地能量暂态支撑。其次，综合考虑子模块电容能量裕度、电容电压安全下限与换流阀暂态过流极限等运行约束，定量表征REC的最大有功功率与可持续支撑时间。进一步，提出了最小化受端低频跨区影响的频率同步控制策略，优先调用本地电容储能平抑有功缺额，并依据能量裕度自适应投入送端同频控制进行接续支援。仿真结果表明，所提控制方法能够在保障换流站安全与直流电压稳定的前提下，有效改善受端电网频率跌落，显著抑制受端电网功率扰动的跨区传播。

随着新能源并网、交通电气化和工业驱动等领域快速发展，电力电子装备的运行工况日益复杂，装备在状态感知、闭环控制、运行规划和故障诊断方面的智能化需求显著增加。本文聚焦电力电子装备的智能化相关研究，并将装备控制的时效性划分为“微秒（μs）级”、“毫秒（ms）”级、“秒（s）级”和“更长时间”4类，系统性地梳理了专家系统、启发式算法、深度学习、深度强化学习和生成式人工智能在不同类型控制需求下的结合方式、典型示例及应用边界。分析表明，在微秒级控制中，智能算法宜作为辅助措施；在毫秒级控制中，多类智能算法可以与闭环控制、功率跟踪及软件故障诊断进行灵活结合；在秒级控制中，智能算法与热管理、模式切换和能量调度等控制任务高度适配；而在更长时间的健康评估、预测性维护、场站调度与数字孪生等应用中，当前的智能算法完全可用，但重点应是将算法和应用进行精细化适配。本文亦指出：智能算法和传统控制算法不应相互排斥，而应互相融合、取长补短，以获得最优的控制效果和运行收益。本文可为电力电子装备智能算法的规划、选型、部署与应用提供有益参考。

随着新能源大规模并网和电力电子设备的广泛接入，电力系统动态行为呈现出强非线性、多尺度耦合与显著时变特征，对动态轨迹的高精度、高效率计算提出了新的挑战。传统时域积分方法计算代价高、难以支持快速滚动推演，同时数据驱动模型普遍缺乏物理一致性与长时稳定约束，易产生误差累积与外推失稳问题。针对上述挑战，本文在可逆 Koopman 神经算子思想基础上，构建一种面向电力系统动态轨迹预测的改进可逆 Koopman 神经算子（Improved Invertible Koopman Neural Operator, I-IKNO）。该方法以发电机功角和角速度等有限维机电状态为建模对象，通过隐空间映射构造非线性状态的线性化表征；进一步结合电力系统暂态轨迹中的阻尼振荡特征，设计状态相关的 Koopman 演化结构，并引入高频扰动驱动分支刻画故障切换和局部快速动态对主导机电模态的影响，从而实现电力系统暂态轨迹的高精度稳定预测。最后在修改的IEEE 39节点算例中验证所提方法的有效性，结果表明所提方法在保证计算精度的同时显著提升了动态轨迹的推演效率与稳定性。

针对储能电池在动态工况下健康状态（SOH）估计精度低且泛化差的问题，文章提出一种动态自适应的监督对比迁移学习框架。该框架旨在解决传统微调策略的预测漂移及无监督适配带来的特征语义错配难题。首先，设计轻量化ResNet-1D骨干网络以适配小样本私有数据；其次，引入基于SOH分箱的监督对比机制，通过显式利用标签信息提取老化本质特征，消除“假阴性”干扰；最后，采用多核最大均值差异建立多尺度分布泛化边界。跨域实验表明，该方法在留一法验证中实现了均方根误差为0.68%，最大绝对误差严格控制在1.85%以内，显著优于传统微调方法的7.80%，有效消除了非保守估计风险。该方法能够有效提升储能电池SOH估计的精度与泛化能力，保障储能系统全生命周期的安全运维。

金属化薄膜电容器（MFC）凭借卓越的储能特性，已在电力系统、脉冲功率、电动汽车等多个领域得到广泛应用。目前针对其薄膜在电热耦合作用下的老化特性及电荷电导机制，相关研究仍尚不明确。本文开展MFC在不同温度下的电热联合老化实验，测试不同电热耦合条件下器件的泄漏电流、电容量、介质损耗等关键性能参数，系统分析空间电荷限制电导（SCLC）、跳跃电导及Poole-Frenkel效应在不同电场与温度条件下的作用规律及主导机制。研究结果表明：当老化温度超过额定温度（85 ℃）时，泄漏电流随温度升高呈显著上升趋势；电容量衰减主要取决于自愈过程中金属电极层的清除面积；当施加电压达到额定电压的4倍时，介质损耗呈现数量级增长，等效串联电阻（ESR）同步上升；电场与温度升高导致的SCLC、跳跃电导及Poole-Frenkel效应的增强是导致MFC劣化的重要微观因素。

转子表贴磁钢脱落或解体故障是超高速永磁电机面临的核心挑战之一，采用碳纤维缠绕护套施加预应力保障转子完整性是提高超高速电机的运行可靠的关键手段。为满足超高速应用对护套可靠性与紧凑性日益提高的要求，本文综合考虑了转子变形与碳纤维层间作用影响，提出了缠绕式护套的收敛预应力计算模型。分析了不同工况下转子所需的最小预应力，并分析了收敛预应力与剩余缠绕张力的迭代过程和不同设计参数下的预应力，以满足工况下转子可靠和护套设计参数最优为目的提出了护套设计参数迭代流程。最后针对150 000 r/min、常温工况的转子进行护套优化设计，并额外加工了其他设计参数下的护套，搭建应变测试平台测量径向应变验证了提出的收敛预应力计算模型以及设计参数迭代流程具有良好的一致性和可行性。

面对新能源输出不确定性及极端气象事件等外部扰动时，局部薄弱电网极易出现大范围负荷损失乃至系统崩溃的情况。以电化学储能、氢储能电站和移动储能车为代表的多元储能资源，能在多时间尺度和多空间范围内调节局部薄弱电网的电力电量平衡。本文首先建立了计及源网荷储各侧的局部薄弱电网功率约束集，提出了多元储能的通用模型。其次，对极端天气扰动下的局部薄弱电网进行薄弱节点辨识，提高固定资源配置的针对性。进而，考虑电网运行的经济成本，构建固定式储能资源和移动式储能资源的协同规划模型，并采用分步求解的方法，针对两类储能资源分别采用粒子群优化算法和列与约束生成算法进行求解，得到面向局部薄弱电网的多元储能资源的协同配置方案。最后，基于改进的IEEE RTS 79系统，验证了所提方案在降低局部薄弱电网失负荷风险的有效性。

换流阀的容量配置直接影响高压直流输电系统的可靠性与经济性，为应对多馈入系统中因送端需求差异导致的容量冗余问题，本文以CLCC为对象，进行损耗建模与容量配置优化研究。首先，建立了CLCC的统一损耗计算模型，并通过仿真验证准确性；在此基础上，构建了以容量配置为核心、计及多种约束的强非线性优化模型。进一步采用遗传算法进行全局参数调优，有效协调了冗余配置与运行性能之间的耦合关系。结果表明，该研究可显著降低系统损耗，有效提升设备利用率和运行经济性，为CLCC工程应用中的容量优化设计提供了理论依据。

为提高双轮腿机器人在崎岖地形下的通行能力，本文设计了一种基于自适应超螺旋滑模控制（Adaptive Super-Twisting Sliding Mode Control，ASTSMC）的行进策略。针对双轮腿机器人的双输入多输出特性，设计双滑模面以实现对系统的协调控制。引入一种基于姿态偏差的等效自适应增益机制，在提高崎岖地形通行能力的同时，有效降低了传统超螺旋滑模控制在实际应用中的抖振问题。通过李雅普诺夫稳定性定理证明了所提方法的稳定性，确保了控制策略的理论可靠。实验结果表明，相较于线性二次调节器（LQR），所提方法能显著降低在崎岖路面行进时的姿态角波动，并有效抑制了采用超螺旋滑模控制（STSMC）的抖振，证明了方法的有效性与优越性。

针对大规模深远海风电集中接入对沿海电网承载能力提出较高要求，以及远距离送出过程中风电出力波动易影响受端功率稳定的问题，本文提出一种集成多能源的海陆四端柔直并网系统及控制策略。该系统通过四端柔性直流网络将深远海风电、陆上多能源集成站和内陆电网互联，实现深远海风电远距离送出与陆上多能源协同补偿。结合近海风电、光伏、核电和抽水蓄能的出力特性，构建面向恒功率外送的风光核储容量配置方法，以明确陆上能源集成站的运行边界。在此基础上，基于混合型MMC的三维度控制架构，提出一种不依赖高速通信、利用直流电流偏差主动补偿深远海风电出力波动的附加外环控制策略，并针对不同类型直流故障设计相应的故障穿越策略。最后，在PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真平台搭建四端柔性直流并网系统模型，验证所提拓扑结构、控制策略及直流故障穿越策略的有效性和可行性。

局部放电是变压器绝缘故障的早期表征，特高频检测法虽具有高灵敏度和强抗干扰能力，但受限于传感器安装位置与方式，这限制了其在变压器局部放电检测中的应用。为此，本文提出一种基于铁心接地电流特高频信号测量的局部放电检测方法。通过电磁仿真计算特高频信号在变压器内部的传播与传导特性，分析了铁心特高频自感知方法的可行性，并确定391~600 MHz、1.34~1.6 GHz、2.2~2.77 GHz三个频段可作为有效检测频带。进一步设计信号提取装置，开展不同缺陷条件下的对比试验，与传统特高频法及脉冲电流法进行比较。结果表明，结合实际应用中局部放电电磁波的主要辐射频带，铁心接地电流在391~600 MHz频段内携带有效的局部放电特高频信号；本文方法与传统特高频检测结果具有良好一致性，信号幅值线性相关系数达0.89，PRPD谱图相似度超过0.95；此外，该方法无需额外内置传感器，安装简便，且抗干扰性能优异，满足在运变压器局部放电在线检测的实际需求。

“双碳”目标下，农场供电面临可再生能源并网与电动农机充电双重挑战。本文构建了两个优化模型以实现农场电动化与配电系统的协同规划。首先，针对电动农机充电负荷与充电桩配置问题，提出基于作业季节性的蒙特卡洛模拟方法生成电动农机充电负荷曲线。建立充电桩类型与数量配置模型，采用大M法对占用约束进行线性化处理以实现充电的优化调度，确定交直流充电桩的最优配置数量。其次，针对农场配电网规划，建立计及可再生能源出力与充电负荷的双层优化模型，上层以最小化年规划费用为目标优化充电站与线路布局，下层以运行成本最低为目标优化农机充电调度与生物质能出力分配。结果表明，该方法提升了系统规划经济性，为农场电气化建设提供了依据。

油浸式变压器内部电弧放电极易引起燃爆事故。检测电弧放电时的光学信号具有速度快、抗干扰性强等优势，有助于提高变压器内部放电故障的识别速度与准确度。本文以典型S13-M400/10-0.4三相油浸式配电变压器为研究对象，建立了变压器光学传播特性仿真模型，研究了光信号在变压器内部的传播特性，提出了基于油中工频电弧光传播特性的光学传感器布置方法。研究结果表明：油箱各壁面上的辐照度分布中，以最接近光源的直射面辐照度最高，可达160 W/m2，传感器在顶盖与油箱底部环形布置，在油箱正面、侧面根据传感器类型，需尽可能覆盖在绕组在该面上的投影区域，或布置于投影区域的正中心，以获取最佳的检测效果。

变压器绕组在短路电流冲击下产生的剧烈振动是导致设备机械损伤的关键因素，准确计算绕组振动行为对于变压器状态评估具有重要意义。本文提出了一种计及绕组轴向耦合效应的变压器暂态振动模型。研究结果表明：由于垫块厚度差异导致预紧力分配不均，高、低压绕组实际预紧力相较于设计标准分别存在约5.6%与7%的偏差，相较于独立计算振动模型，双绕组耦合振动模型高低压绕组振动幅值计算结果分别变化9.5%与-8.7%，垫块动态压缩应力变化4.9%与-4.5%，耦合模型考虑了预紧力分配不均与动态振动不平衡两类影响因素，随着预紧力的降低，绕组振动幅值及垫块动态压缩应力均呈增加趋势，随着振动不平衡度的增加，与独立振动模型计算结果偏差逐渐增大。综上所述，本文研究可为绕组振动特性分析提供更为精确的计算方法，具有重要的工程应用价值。

绝缘栅双极型晶体管IGBT(insulated gate bipolar transistor)在风电风场、轨道交通和柔性直流输电等众多领域已有广泛的使用，其可靠性对于这些领域的安全稳定运行至关重要。因此，构建精确的IGBT模块寿命评估模型，明晰IGBT劣化机理，研究有效的结温监测方法对剩余服役寿命预测和系统稳定性具有重要意义。首先，探讨IGBT模块的机理和主要故障模式异同点。其次，根据IGBT命评估主要流程，介绍几种常见的结温监测技术，探讨内部结温监测的挑战，概述结温监测方法，并阐述常用的基于模型和基于数据两种寿命评估技术。最后，对目前研究中存在的不足，结合当下的IGBT寿命评估研究现状，讨论了IGBT模块寿命评估方法发展趋势。

转子动偏心是大型汽轮发电机的一种最为普遍的故障类型，动偏心程度与机组振动状态存在正相关关系。本文针对汽轮发电机在运行过程中所面临的复杂功率场景，基于动偏心故障造成的磁场不对称现象，推导了主磁场和谐波磁场方位变化导致的不平衡电磁力变化规律，进一步通过有限元仿真获取了汽轮发电机不平衡电磁力在不同有功功率、无功功率状态下的分布特征。不平衡电磁力是振动的重要诱因，本文研究有助于准确预测不同功率状态下汽轮发电机振动状态和发展走势，为机组运行状态评估提供决策支持。

高比例分布式光伏接入主动配电网加剧了源荷时空错配矛盾，传统固定储能受限于安装位置，难以实现全局最优消纳。为此，本文提出一种计及移动储能时空协同的主动配电网低碳经济调度策略。首先，结合图论算法构建计及道路实际通行时间的交通路网可达性矩阵，并引入最短路径算法构建全网电气距离矩阵，精细化刻画移动储能的空间转移边界与电网拓扑调度代价；同时，综合考虑分时电价机制、配电网潮流安全及电池运行约束，构建系统日前综合运行成本最低的调度模型。其次，针对模型中移动储能“位置-功率”强耦合的逻辑非线性特征，引入0-1状态变量与大M法进行线性化重构，将原问题转化为混合整数线性规划模型并实现全局求解。最后，基于IEEE 33节点系统的对比算例表明：移动储能凭借“主动追光”与“就地支撑”的时空灵活性，有效打破了消纳的拓扑局限；与配置同等容量的固定储能相比，所提策略将光伏弃光惩罚费用降低了50.25%，系统总运行成本下降了11.33%，且平抑了主网购电峰谷差。本研究为高比例新能源配电网的源网储协同与低碳经济运行提供了有效途径。

针对高比例新能源电网惯量支撑不足的问题，研究了一种基于电磁耦合器的新型惯量飞轮系统及其控制策略。该系统以鼠笼异步电机为电磁耦合器，以此实现飞轮转子与同步电机转子的电磁耦合，由背靠背变流器控制转矩传递，使飞轮在宽转速范围内运行，同步电机恒速并网。建立了关键部件的离散化数学模型，设计了以功率跟踪和磁链控制为目标的模型预测控制策略，利用MATLAB/Simulink平台开展仿真校验，仿真结果验证了该惯量飞轮系统控制策略在有功输出工况下动态性能优越，在无功输出工况下系统稳定性强。

市域铁路供电系统因长距离电缆容性无功导致功率因数严重偏低，引发高额力调电费。为提升功率因数、降低运营成本，本文以某市域铁路S1线H合建所为案例，基于实测数据分析其无功特性，揭示了110 kV电缆是容性无功主要来源。提出了基于线损最优与分层协同的无功补偿方法：在110 kV侧增设固定并联电抗器补偿固定容性无功，在20 kV侧利用磁控电抗器进行动态补偿。建立了考虑高压侧固定设备不投切约束下的线损最优协同模型，采用遗传算法求解磁控电抗器最优出力。仿真与经济性分析结果表明，该方案使电网计量点处功率因数稳定接近1，线损显著降低，且投资回收期约3.5个月，有效提升了系统运行安全性与经济性。

针对换流变压器绕组变形难以有效在线监测与精准识别的问题，本文提出一种考虑漏磁场特征优选的基于GWO-CNN换流变绕组变形辨识方法。该方法首先在理论上分析早期变形原因，并通过动模验证漏磁场分布，进而构建具有较高可信度的换流变压器有限元模型。进一步，针对绕组早期压缩与鼓包变形典型故障下的漏磁分布特征，初步构建包含20维特征量的原始漏磁特征集。基于随机森林的递归特征消除（RF-RFE）算法对特征空间进行自适应优选，通过定量评估特征贡献度剔除冗余信息，锁定对早期变形故障最敏感的最优特征子集；在此基础上，利用灰狼算法（GWO）对卷积神经网络（CNN）超参数进行自适应寻优，建立了GWO-CNN故障诊断模型。算例分析结果表明特征优选显著提升了计算效率，模型诊断准确率高达97.62%。

准确预测绝缘栅双极型晶体管（IGBT）的剩余使用寿命（RUL）是保障现代电力电子系统可靠运行的关键问题。该研究提出了一种基于一维卡尔曼滤波与双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的IGBT剩余使用寿命预测模型。首先，引入一维卡尔曼滤波算法对传感器采集的原始序列进行去噪与平滑处理，还原器件老化的真实物理趋势。其次，利用滑动时间窗口机制构建时序特征输入，并通过构建前向与后向两条平行计算路径的Bi-LSTM网络，实现历史累积损伤与全局时间上下文信息的深度特征融合。实验结果表明，该研究所提的Bi-LSTM模型在预测精度上表现优异，平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.068 6。最后，该研究结合Coffin-Mansion模型验证了该方法在IGBT寿命预测中预测的相对准确性保持在95%以上，有较高的有效性与精度。

径流式小水电短期出力精准预测，是提升清洁能源消纳水平的关键技术支撑。但是，径流式小水电出力受降雨、土壤湿度、径流演变等因素强耦合影响，呈现极强随机性与波动性。针对现有物理模型非线性刻画不足、数据驱动模型缺乏物理约束而易失真的问题，提出一种基于径流量预估与物理守恒约束的径流式小水电出力预测方法。首先，通过解析径流式小水电能量转换机理，构建了计及水力损失修正与水轮机低负荷区效率非线性衰减特性的精细化出力模型；随后，提出了基于PC-LSTM-Attention（Physically Constrained Long Short-Term Memory and Attention，PC-LSTM-Attention，物理约束-长短期记忆-注意力机制）的径流式小水电出力预测架构，引入前期降雨指数量化流域初始土壤湿润状态，挖掘产汇流过程的空间异质性与长跨度时滞效应；最后，构建了嵌入水量平衡与非负性准则的复合损失函数，并通过优化反向传播路径提升模型物理一致性与预测精度。算例验证表明，可有效捕捉小水电出力的强随机波动特征，抑制极端工况下的预测偏离，兼顾预测精度与物理合理性，为径流式小水电并网优化调度提供可靠依据。

模型预测控制凭借控制逻辑直观、多目标约束协同控制等优势，逐渐成为永磁同步电机控制领域的研究热点。针对传统的模型预测电流控制存在参数失配的问题，本文建立永磁同步电机带外源输入的自回归数据驱动模型，递归最小二乘算法计算模型中数据的系数，通过纯数据驱动的无模型预测控制克服参数失配问题；针对传统的模型预测电流控制转速环存在超调和调节时间矛盾问题，本文设计优化的预测函数转速控制器，单步预测简化其计算量后再由线性扩张状态观测器进行扰动补偿，通过改进后的预测函数转速控制器代替传统PI以克服其性能矛盾问题。将改进后的两种控制器级联，兼顾两者优势。实验结果表明，所提级联控制方案在解决参数失配、PI控制性能矛盾问题的同时，抑制了电流、转矩冲击。验证了所设计的控制策略具备有效提高系统参数鲁棒性以及稳态性能的优势。