换流变压器内部电弧故障将引起油箱内部油压骤升，可能导致油箱破裂甚至严重的爆炸起火事故，严重威胁电力系统安全稳定运行。本文以实际的500 kV特高压换流变压器为研究对象，基于ANSYS平台进行多场耦合数值仿真计算，得到不同故障条件下换流变压器内部超压的时空分布特征。仿真结果表明，设备内部电弧故障期间瓦斯气泡动态增长，油压随瓦斯气泡脉动而骤升并表现出明显的波动特征，换流变压器本体内部油压空间分布不均。本项研究对于换流变压器减压防爆、结构优化具有一定的参考意义。

传统有源钳位反激变换器依赖变压器漏感和原边钳位电容之间的谐振实现软开关，消除了开关损耗，但传导损耗大，输出整流器存在电流振荡现象。为解决上述问题，选取变换器最佳工作模式，建立不同谐振方式下的等效电路模型，探究不同谐振方式对变换器性能的影响，以副边谐振方式为基础制作实验样机。由实验结果可知：副边谐振方式有源钳位反激变换器可实现功率器件软开关，降低原边电流有效值，消除副边电流振荡现象，所设计的变换器最大满载效率达94.06%，整机效率高于原边谐振方式。

针对虚拟同步发电机(VSG)并网时，输出功率的稳态性能与动态性能之间存在耦合，无法同时满足抑制有功振荡和电网一次调频的需求，提出基于角频率暂态前馈的控制策略，通过补偿输出功率，减小Δω，进而减小振荡过程。该控制策略可以有效抑制有功振荡，并且实现了稳态性能与动态性能间的解耦，不会影响一次调频特性，同时提高了响应速度。首先建立VSG有功闭环小信号模型，分析了输出功率稳态性能与动态性能之间的矛盾，并根据同步发电机功角特性分析了有功振荡机理；在此基础上提出了基于角频率暂态前馈的控制策略，利用闭环零极点与Bode图分析了所提控制策略对系统的影响；最后通过仿真和RT-LAB半实物平台验证了所提控制策略的可行性与优越性。

光伏发电系统具有不同于同步机的故障响应特性，给电力系统故障保护与控制带来严峻挑战。锁相环的输出直接影响光伏发电系统的故障响应特性，特别是在电网故障后电压相位跳变使得锁相环输出呈现非周期性的暂态响应偏差，对光伏输出短路电流产生较大影响。现有研究忽略锁相暂态过程，可能造成光伏及其并网系统短路电流的分析计算出现较大误差。为此，本文推导了光伏锁相环输出相位与并网点电压相位间偏差的解析表达式，分析了锁相偏差的时域变化特性及其影响因素和锁相偏差对光伏发电系统三相短路电流的影响，从而提出了考虑锁相暂态响应的光伏发电系统三相短路电流解析计算方法，并分析了短路电流的特征，最后搭建光伏并网系统仿真模型，验证了理论分析的正确性。

双电机优化设计需要考虑双电机系统的耦合运行，在传统优化方法中多采用估计效率Map的方法得到双电机系统最优的转矩分配系数。然而在高效电机优化设计中无法忽视估计法带来的误差。此外不同工况下电机的控制策略也不同。为了提高双电机驱动系统全工况运行效率，本文基于两种循环工况，系统地提出了一种电动汽车双电机协同优化设计方法。首先通过参数匹配获得了初代电机参数，接着提出了基于半解析模型的电机效率Map计算方法。基于此方法研究了不同工况下双电机系统的最优转矩分配和控制策略。然后基于粒子群算法，考虑电机不同工况下的控制策略对双电机本体参数进行了全工况优化。最后搭建了半实物实验平台，仿真和实验结果表明，所提优化方法能够提高双电机驱动系统的运行效率。

同步发电机的精确参数辨识是保证电力系统暂稳态分析的重要基础。本文首先在同步发电机等效数学模型、序网图、等效电路的基础上，推导了其通过外部阻抗相间短路故障情况下的暂态电流表达式；然后以短路试验与辨识得到参数计算的短路电流间标准化误差平方和最小目标函数，采用增加权重系数的改进鲸鱼优化算法，提出基于相间短路故障电流的同步发电机参数辨识方法；最后在某实际同步发电机上进行短路试验，验证了所提方法的正确性与有效性。本文方法通过增大同步发电机的激励能量，采用大扰动过程中的故障电流作为原始数据，以提高辨识的准确性；同时结合短路电流模型非线性特点，对鲸鱼优化算法进行改进，能更好地适应非线性参数辨识。

通过风储联合系统的协调控制增强风电并网系统的转动惯量水平是增强系统频率稳定的重要手段。现有风储联合系统协调控制中风电与储能的控制相对独立，两者的耦合集成度较低，难以充分发挥风电和储能对频率扰动的响应和调节能力。对此，本文提出基于线性二次型调节器（LQR）的风储联合系统协调控制策略。该策略以双馈风机输出频率和风储联合系统总输出功率为储能的控制输入，以提升系统的阻尼和稳定性，并增强系统的频率响应调节能力。首先，根据系统的状态方程建立双馈风机和风储联合系统的小信号稳定模型，分析协调控制对风储联合系统的阻尼比的提升作用；其次，由具有扰动抑制能力的LQR方法确定协调控制的控制参数；在此基础上，根据转子动能确定储能功率容量；最后在Matlab/Simulink仿真平台搭建风储联合系统并网模型，验证了本文所提策略的有效性和优越性。

网络重构和孤岛划分是极端天气下含分布式电源配电网故障恢复的重要手段。按照气象灾害发展过程采取多时段的故障恢复有利于提升配电网韧性。现有故障恢复策略缺乏考虑多次网络重构和孤岛划分的操作成本以及孤岛内分布式电源出力的波动性，导致优化结果安全和经济效果欠佳。因此，本文提出了极端天气下配电网故障多时段恢复策略，通过构建含分布式电源的主动配电网重构与孤岛划分统一模型，并考虑不同故障原因下的恢复时间尺度，细分时间断面，实现故障期间动态调整配电网网络结构，提升电网韧性。最后在IEEE 33节点系统中对所提策略进行验证，算例测试结果表明：所提策略开关动作次数少，负荷动态恢复率高，具备一定的抵御功率扰动能力，能提高极端天气下配电网的韧性。

近年来，为应对频发的极端事件，配电网弹性提升技术迅猛发展。在实际应用中，技术方案经济成本过高成为制约其应用落地的重要因素。针对上述问题，本文提出了一个融合移动储能与电动汽车并网（V2G）技术的配电网弹性提升方案，其具体目标为优化灾后供电恢复过程中的经济成本，同时确保恢复效能。在灾害初期，通过建立预先的电动汽车调度模型来获取电动汽车的分布状况以及各个V2G站点的最大供电能力。接着，基于实际的道路网络规划和电力负荷数据，决定临时的移动储能（MESS）仓库的安置地点。在灾害后期，将恢复过程中的综合经济成本作为优化目标，通过调整V2G站点的输出和MESS的调度策略来进行优化决策。对所提方法运用多组算例进行了验证，仿真结果表明，所提协同恢复方案在降低系统灾后失电量的同时能够有效改善弹性策略的经济性。

本文分析了分布式直流耗能装置的拓扑结构、参数设计和控制策略，并对其控制策略进行改进，通过对比传统耗能装置、分布式耗能装置和采用改进控制策略的分布式耗能装置三者的响应曲线，表明采用改进控制策略的分布式耗能装置具有耗能曲线平滑、故障穿越（FRT）性能优越的特点。在此基础上，针对传统故障穿越策略存在的直流耗能装置成本较高的问题，基于永磁直驱式风电机组设计降压法，在故障发生时主动降低风电场的输出功率，并结合采用改进控制策略的分布式耗能装置设计FRT协调控制策略，能够显著降低耗能装置容量，在确保系统故障穿越性能的前提下降低系统造价。基于如东海上风电柔性直流输电工程的实际参数，在PSCAD/EMTDC中建立系统模型，对提出的协调控制策略的有效性进行了验证。

混合储能目前是一种较为高效的能量存储方式，对于新能源消纳作用极大，大规模投建储能装置有助于提高可再生能源并网的比例，助力“双碳”目标的实现。然而，储能投建成本较高，盲目配置储能将导致大量资金的浪费，如何根据可再生能源的消纳需求来正确配置储能成为了急需解决的问题，需要综合考虑可再生能源的消纳效果以及储能配置的经济性，真正做到“好钢用在刀刃上”。本文提出一种两阶段的储能优化配置方法：第一阶段，对电力系统进行运行模拟，确定最优储能选型方案；第二阶段，充分考虑源测、网架和负荷的灵活调节能力，建立储能的优化配置模型，以最小化投资成本和弃风弃光率为目标，全面考虑发电侧、输电侧和负荷侧的灵活性资源，得到切实可行的储能选址定容方案。通过对算例仿真结果分析得知，本文方法可促进可再生能源消纳，大大缩减投资成本。

变压器或电机铁心存在大量旋转磁通，旋转磁化下铁心硅钢的磁滞与磁致伸缩效应将增大铁心损耗，加剧铁心振动形变。为了有效模拟铁心硅钢磁滞与磁致伸缩耦合特性，本文在实验测量基础上提出将旋转磁化下硅钢的涡流损耗与异常损耗引入到传统Jiles-Atherton磁滞模型能量平衡模型，表征电工钢片的旋转磁滞特性。同时，基于磁致伸缩与磁化强度之间的非线性回环曲线关系，建立旋转磁化下一阶惯性磁致伸缩模型，并将磁滞模型表征的磁化强度映射到磁致伸缩模型中，建立磁滞与磁致伸缩特性的耦合关系。最后通过实验验证了模型的有效性。研究结果表明，提出的耦合模型可以有效地表征电工钢片的旋转磁特性，为高品质电工产品的优化设计提供参考。

针对含并网变流器电力系统，提出了一种利用并网变流器来提升系统小干扰功角稳定的广域阻尼控制策略及其设计方案。基于含并网变流器电力系统的小干扰稳定模型，该方案以模态线性二次型调节器为依据设计了状态反馈控制策略，可以实现不同功角振荡模式的解耦控制。考虑到不同并网变流器具有不同的调节能力，进一步构建了以模态线性二次型调节器权重矩阵为待优化变量，以关键振荡模式的阻尼比和并网变流器调节能力作为约束的阻尼控制分配模型，并利用遗传算法进行求解。在PSAT中搭建IEEE 68节点系统模型，对所提控制方案进行验证，结果表明该控制方案能够有效利用各个并网变流器向系统提供足够的阻尼支持。

气体绝缘组合电器（GIS）是电力系统中重要的变电设备，发生故障时会为国民经济带来严重的损失。GIS设备在运行过程中既会受到运行电压的作用，还会受到暂态冲击电压的影响。大幅值的暂态冲击会激发工频运行电压下潜伏的微小缺陷产生局部放电，关注冲击电压下的局部放电信号能够有效提升设备内部微小缺陷检出的灵敏度。针对于此，本文将绝缘缺陷设置在实体GIS上，基于光电一体化融合传感器，利用特高频法和光测法对振荡型冲击电压下的局部放电进行了测量和分析。振荡型冲击下实体GIS中的三种典型缺陷局部放电检测结果表明：尖刺缺陷下放电主要出现在外施电压的峰值附近，但当电压较高时，由于空间电荷形成的反向电场的影响，引发波谷放电。悬浮缺陷下放电会发生在更多的放电周期，主要发生在外施电压的上升沿和下降沿，其中一些放电幅值较大，特高频法和荧光光纤法可以同时检测到放电脉冲。沿面缺陷下的放电脉冲依次发生在外施电压的上升沿和下降沿，荧光光纤法只能检测到极个别的放电脉冲。

合环操作常用于配电网故障恢复中，但在合环过程中产生的冲击电流可能导致线路电流越限，不仅可能损坏设备，还会危害人身安全。针对合环电流的抑制大多关注于整体优化，未重视合环暂态过程产生的冲击电流问题，本文提出了一种考虑合环延时与分布式电源(DG)控制协同抑制合环冲击电流的方法。通过分析配电网合环冲击电流的产生过程及原理，刻画了DG出力以及合环延时对于合环冲击电流的影响，建立了DG主动控制与合环协同的控制优化模型，从而提出了考虑合环延时影响以及DG出力的配电网合环冲击电流协同控制方法。算例表明，该方法通过DG出力与预期合环时刻的优化，能够最大程度上控制配电网合环过程中的冲击电流，提升了配电系统的安全性。

换相失败是基于电网换相换流技术（LCC）的直流输电特有的故障形式，并且在弱交流系统中表现尤为明显。本文首先分析了LCC换相失败的原因，提出了采用大功率可控关断的集成门极换流晶闸管（IGCT）替代晶闸管的混合换相换流技术（HCC）方案。接着结合IGCT特点，提出了适用于HCC的正常换流与换相失败抵御两种工况下的主动关断模式及其实现方法。然后参照实际高压直流控制保护框架，设计并搭建了实时数字仿真平台（RTDS）环境下的HCC系统的一次回路、直流控保以及阀控系统，在尽量沿用现有的已经成熟的控保技术的同时，仅增加了主动关断部分。最后通过系列试验验证了HCC系统抵御换相失败的可行性与准确性。

针对集中绕组模块组合式定子结构对低速大功率直驱永磁同步电机性能的影响进行研究。首先介绍了模块化定子的分块规则和分块数。基于绕组函数法推导了单个定子单元模块在不同拆分方式下的绕组函数和电感表达式。基于有限元仿真先分析了仅绕组分块对电机性能影响；然后分析了冲片和绕组都分块对电机性能影响。通过对比空载和负载性能，总结出各种定子模块化拆分方案的优缺点，为大功率低速直驱永磁同步电机的模块化设计与制造建立了基础。

为了改善无线电能传输系统中的磁场泄漏问题，本文提出了一种基于无源容性屏蔽的强耦合有源磁屏蔽结构。首先，在无源容性屏蔽的无线电能传输系统的基础上，设计了一种强耦合有源磁屏蔽线圈结构。其次，给出了此线圈的工作原理与设计方法，推导了数学模型以及等效电路模型。从理论出发解释了容性屏蔽和有源屏蔽的原理，并对屏蔽效果及传输效率受屏蔽线圈参数变化的影响作了分析。最后，结合得到的线圈参数，在所提线圈结构的基础上，设计出了一套电动汽车无线充电系统，通过理论计算、仿真和实验，对所提线圈结构和方法的有效性进行了验证。结果显示，该线圈结构在维持96%以上传输效率的同时，能够将系统的漏磁减少大约40%，实现了降低泄漏磁场和保持高传输效率的目标。

天然酯绝缘油由于其高燃点、绿色环保的特点，且主要理化电气性能能够达到电力用油要求，目前已在配电变压器中得到了广泛的应用。然而相比矿物绝缘油，天然酯存在运动粘度较大、倾点较高和氧化安定性较差等问题，使其应用环境受到限制。针对上述问题，本文对常见的几种抗氧化剂进行了抗氧化活性评估，测试了抗氧化剂对混合酯类绝缘油的氧化安定性与介电性能的影响，并进行了复配实验，以提前评估抗氧化剂在绝缘油中应用效果，为混合油的抗氧化剂选取提供依据。本文为酯类绝缘油的研制与性能提升提供了一定的理论指导。

随着高压领域模块化多电平换流器(MMC)型的柔性直流电网大规模建设应用，若直流侧出现短路故障，短路电流在故障初期呈现上升速率快、峰值大等特点，限制了柔性直流电网的进一步发展。为了对短路故障情况下的直流侧电流值进行定量评估，本文从MMC型柔性直流电网固有特性的角度，建立了故障节点处产生的电流响应初始阶段量化评价指标，指导柔性直流电网的规划与运行。首先，提出了一种以MMC输入输出特性为基础的故障电流求解方法，为后续的短路电流量化评价奠定基础。其次，解耦分析柔性直流电网间的短路电流，并从系统固有特性的角度建立了短路电流初始阶段的量化评价指标。最后，在配置特征和架构组成存在差异的各类柔性直流电网上，对所提出的解耦短路电流求解方法和定量指标进行验证。结果表明，所提出的指标能够在不计算短路电流的情况下量化评价柔性直流电网的短路电流，并为柔性直流电网的网络结构设计、运行模式以及参数选择提供技术支持。

为了缓解电动汽车车主里程焦虑的问题，本文提出了一种基于滤波器和神经网络混合的电动汽车荷电状态（SOC）估计方法，该方法可以准确估计电动汽车SOC和剩余里程。首先，利用降维算法和分类算法从实车数据集中分离出5类能够反映车辆能耗的驾驶行为作为模型输入的一部分。其次，搭建卡尔曼滤波和双层双向长短时记忆神经网络结合的混合模型，该模型可以降低实时数据的噪声，并结合历史数据计算电动汽车SOC和剩余里程。最后将不同的模型输入特征和模型结构作对比，证明提出方法具有较高的精度。

由于风光发电具有随机性、波动性等缺点，且接入配电网后使其结构更加复杂，降低了配电网的供电可靠性，本文针对此问题提出拟牛顿遗传算法与鲁棒优化相结合的配电网重构。首先基于风光发电的出力模型生成概率多场景，其次建立含风光发电接入的配电网鲁棒重构优化模型，采用拟牛顿遗传算法对模型进行求解，并对比重构前后配电网电压越限风险值。最后通过算例验证了本文重构方法能够有效提升配电网的供电可靠性。

温度升高会影响磁性材料的磁滞特性，从而改变电气设备的性能。目前解析Preisach模型无法对温度进行有效表征，导致损耗计算结果误差较大。为此，本文首先分析了基于Lorentzian函数的解析Preisach模型特征参数对磁滞回线形状参数的影响程度，如饱和磁通密度、矫顽力、剩磁等，研究了不同温度下模型参数和材料磁特性的变化。根据模型特征参数具有的磁滞回线形状相关性和温度相关性，引进温度系数来修正模型特征参数，构建变温条件下的解析Preisach模型，并给出了计及温度影响的模型参数辨识方法。最终实验测量纳米晶合金在变温条件下的极限磁滞回线，对多组实测值和修正后的解析Preisach模型计算值进行对比后，得出在饱和磁通密度、矫顽力和剩磁处修正模型结果的平均相对误差分别为0.15%、2.21%、5.76%，证明了该修正模型的准确性。

直流母线是光伏系统输出能源的主干道，由于长期曝晒、风化等作用，电缆、连接器等组件劣化，光伏系统直流母线中发生电弧的可能性急剧上升，极易引发火灾、触电等事故。在光伏系统中，串联电弧故障将使回路电流下降，传统的过流保护无法识别。因此，本文提出基于深度学习和证据理论(D-S)的方法来识别串联电弧故障，该方法基于并联电容器电流和电压信号，采用一维卷积神经网络(1DCNN)对检测数据进行电弧识别；在此基础上将基于单个传感数据的识别结果作为证据，运用D-S多信息合成法则计算得到信度分配，最后利用决策规则判断是否发生串联电弧故障。搭建多参数可调模型获取数据进行测试，结果表明：使用1DCNN识别方法，基于并联电容器电流和电压信号的串联电弧识别准确率分别为97.19%和94.98%，而基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流串联电弧故障检测的识别准确率可提升至99%以上。

针对变压器故障诊断精确度低的问题，本文提出了一种多策略改进的鲸鱼优化算法(MIWOA)优化随机配置网络(SCN)的变压器故障诊断模型。首先，对变压器冗杂繁多的原始故障数据进行核主成分分析(KPCA)降维处理，降低无效特征的影响；其次，利用Tent混沌映射、动态自适应权重和初级知识获取共享算法对鲸鱼算法(WOA)进行改进，提高其优化能力；然后，在SCN中引入L2范数惩罚项进行正则化处理，并使用改进后的MIWOA算法对SCN惩罚项系数C进行寻优求解，提高SCN分类精度和泛化能力；最后，将降维的数据输入到MIWOA-SCN故障诊断模型中，提高模型收敛速度。结果表明，本文所提出的模型诊断精度为93.1%，与WOA-SCN、GWO-SCN和PSO-SCN诊断模型相比，分别提高了6.89%、9.48%、14.65%，证明MIWOA-SCN诊断模型在变压器故障诊断上具有良好的诊断效果。

电力电缆沿线温度的实时在线监测能够有效避免电缆过热导致的安全事故发生，分布式光纤温度传感技术由于具有耐高温、灵敏度高和抗电磁干扰等优点在电缆温度监测中得到了广泛应用。然而对长距离的电力电缆进行分布式测温时，温度信号的信噪比随距离的增长而降低，影响电缆温度测量的准确度。针对此问题，本文设计了一种基于卷积神经网络的降噪方法，在大量先验数据的基础上对神经网络的参数进行优化更新，将其应用于长距离分布式测温信号进行噪声的滤除。实验结果表明，本文的消噪方法能够将长度为11 km的分布式测温信号的噪声水平从原始的±17.5 ℃抑制到±1 ℃内，有效抑制了噪声，提高了测温准确度。

为在电机设计阶段提高电机转矩性能的同时降低电机的振动噪声，实现高转矩低噪声永磁同步电机有序高效的快速优化，本文提出了一种基于结构参数灵敏度分级的多层代理模型内置式永磁同步电机（IPMSM）优化方法，首先通过“有限元+单位力波响应”混合模型获得电机多工况电磁噪声源关键阶次电磁力谐波，将其幅值与电机平均输出转矩、转矩脉动同时作为优化目标，通过随机森林算法分析结构参数灵敏度，实现对结构参数的筛选与分级，综合多岛遗传算法、多目标粒子群算法、参数化扫描等优化方法进行分级优化。本文方法和传统电机多场耦合优化方法相比，节约算力的同时减少了54.9%的计算时间。优化后平均输出转矩较优化前提升34.6%，电机关键阶次电磁力幅值较优化前降低13.7%，转矩脉动较优化前降低67.8%。

电动机作为机电能量转化装置，在电动汽车、航空航天、能源冶金等领域应用广泛，但其运行场景千差万别。为了适应不同场景和工况下负载的运行特性，电动机通常需要具有一定的转矩过载运行能力，而准确分析和利用电动机的转矩过载能力，对提高系统的经济性、实现节能降耗意义重大。本文首先介绍了电动机转矩过载能力和利用方法，对高转矩过载能力电动机的应用场景和实用价值进行总结归纳；分析了电动机转矩过载运行时的电磁特性、损耗特性和温度限制，概述了设计高转矩过载能力电动机的约束条件及利用边界；对高转矩过载能力的永磁同步电动机和异步电动机的研究现状分别展开分析综述，并梳理了提升电动机转矩过载能力的策略。最后展望了高转矩过载能力电动机研究和利用的发展方向。

针对国标爱泼斯坦方圈法测量新一级能效硅钢片比总损耗结果的不确定性问题，本文提出了一种工频下基于双爱泼斯坦方圈的新一级能效硅钢片比总损耗测量方法。通过双爱泼斯坦方圈法测量硅钢片的比总损耗，分析并修正了测量方法中的误差，实现了对爱泼斯坦方圈测量时接缝区和均匀区的损耗分离，并分析了接缝区比总损耗对爱泼斯坦方圈测量结果的影响机理。建立了爱泼斯坦方圈有限元模型，对其接缝区和均匀区的损耗进行研究，仿真结果与双方圈法测量结果吻合，验证了本文提出的新一级能效超低损耗薄硅钢片的比总损耗时测量方法的有效性和准确性。测量和仿真结果表明，基于双方圈法测量薄硅钢片比总损耗的结果比单方圈法测量的结果更精确。本文提出的测量和修正方法可用于一级能效薄硅钢片损耗特性的精确测量。

在宽频电压测量中，暂态过电压成分严重影响线路电能质量及电力系统安全。传统的测量方法常应用单个微处理器处理数据，较难实现对多路高速数据采集的实时性与同步性，不能实现对于暂态过电压信号的采集，无法满足宽频电压测量要求的问题。本文设计的电压测量系统，利用FPGA运算速度快、内部延时低、硬件并行处理的优势以及ARM通信接口丰富，外设资源多、控制能力强的优点，实现宽频电压信号的高速调理采集、处理与传输。而在数据输入层引入边缘节点，进行数据预筛选，解决数据处理中云端的压力较大，且难以实现实时数据评估的问题，从而提高数据传达的效率。

海上风电是新能源开发利用的重要方向。海上风电系统的合理规划对系统运行经济性和安全性具有重要影响。现有海上风电系统的规划评价难以兼顾海上风电场侧电能质量与输电系统侧的运行安全，无法综合反映海上风电系统的性能。为此，分析了海上风电系统不同规划方案引起的风电场电能质量与输电系统故障特性差异，建立了海上风电场和输电系统的劣度评价指标，充分考虑指标间的差异性和关联性，进而提出了改进CRITIC熵权组合赋权法的海上风电系统TOPSIS综合评价方法，并结合某海上风电系统前期规划设计进行了应用。结果表明，所提出综合评价方法与实际相符，对于海上风电系统的规划和决策具有参考价值。

凸极立式水轮发电机的全蒸发冷却技术可以实现定转子绕组高效冷却，降低水轮发电机对通风系统的风量需求，但在发电机风路中引入多种阻力元件，可能对电机通风系统产生影响。为实现全蒸发冷却水轮发电机通风系统的精细化热设计，本文建立了电机定子蒸发冷却系统关键管路结构及端部定子线棒三维模型，通过CFD软件对定子端部流场进行了数值计算，获得了端部阻力特性；探讨了转子蒸发冷却系统冷凝器引入后，不同冷凝器设计方案下的转子流量压头特性；最后，基于一维等效风路方法，完成了通风系统风路计算，获取了电机各部分风量分配数据，并将FLOWMASTER软件计算结果与厂家设计值进行校核，确定计算准确性。本文可从精细化通风计算角度为蒸发冷却系统关键结构工程设计提供参考。

我国中压配电网以小电流接地系统为主，以单相接地故障最为常见。现有配电网单相接地保护技术面临区段精准判断难、干扰下可靠性不足、高阻接地下灵敏度低的挑战。本文提出了仅利用就地信息的配电网单相接地故障区段精准保护方案，基于故障前后相电流变化特征实现故障电源侧保护启动，结合电压与零序电流变化量特征，电源侧保护延时选择性动作；接地区段负荷侧保护按照对端保护延时，结合对端开关动作引起的三相失压动作本侧开关，实现接地故障区段精准就地隔离。仿真结果表明，所提方案无需通信，能满足互感器误反接、高阻接地等实际应用的需要，有望应用于实际。

针对短期电力负荷预测模型其预测结果精度不佳的问题，本文提出了一种利用变分模态分解技术(VMD)获取短期负荷数据深层特征，后使用麻雀搜索算法(SSA)针对随机森林(RF)负荷预测模型中的超参数进行优化的短期电力负荷预测模型。首先在数据处理部分使用VMD将负荷数据分解获得多个模态分量，对分解后的模态分量进行分析并将受噪声影响严重以致波形浮动过大的模态分量进行合并以减少模型计算量。然后利用麻雀搜索算法对随机森林预测模型进行超参数优化，对经过VMD分解后所得的多个模态分量分别构建优化预测模型进行预测，重构其结果获得最终预测结果。通过算例分析，验证了本文所提模型较同类智能模型在短期负荷预测方面有更加优秀的表现。

针对当前电力变压器机械故障实时诊断准确率较低的问题，本文提出了一种基于振动信号与深度学习的电力变压器故障诊断方法。首先针对电力变压器箱体表面振动信号采用改进自适应噪声完备经验模态分解（ICEEMDAN）对其进行分解以获取重构信号，并引入模糊熵值构建振动特征向量。然后以卷积神经网络-双向门控循环单元（CNN-BiGRU）组成基础分类网络以实现特征分类，并引入高效通道注意力机制（ECAM）提升CNN学习性能。最后设计一种基于ICMIC混沌映射、自适应动态扰动和精英反向学习混合改进得到多策略协同优化秃鹰搜索（MSCOBES）算法，并将改进后的算法应用于实现CNN-BiGRU的超参数寻优，从而得到基于MSCOBES-CNN-BiGRU-ECAM的电力变压器故障诊断优化模型。在实验中对于试验变压器的机械故障进行诊断，实验结果表明本文所提出的方法对于电力变压器不同类型的机械故障的诊断准确率可达99.4%。

近年来，特高压换流变压器内部短路故障导致的爆炸起火事故接连发生，严重威胁电力系统安全稳定运行。本文以±800 kV特高压换流站典型单相四柱式换流变压器为研究对象，基于ANSYS Maxwell和Simplorer平台开展绕组匝间短路故障建模仿真，研究不同故障条件下绕组漏磁、短路环流及电弧故障能量的变化规律。结果表明：伴随匝间短路发生，换流变压器内部大量横向漏磁破坏绕组正常纵向磁通分布，短路匝环中出现高幅值故障环流。1.98%匝间短路漏磁峰值达2.76 T，短路环流峰值达80.59 kA，四个周波内释放能量1.22 MJ。根据安匝平衡规律，短路匝数越多，环流幅值越小，而电弧电压随电弧长度单调增加，总体而言电弧能量与短路匝数呈正相关。此外，由于漏磁畸变引起的漏电感差异，靠近绕组中部的匝间短路故障更为严重。

电力变压器作为电力系统中至关重要的能量转换设备，其稳定运行对于保障电能供应的可靠性具有重大意义。局部放电影响高压电气设备绝缘性能。局部放电在线监测不仅可以获取设备老化信息，还可以预测变压器寿命。局部放电源准确位置信息可以帮助检修人员制定精准维护计划，确保电力系统稳定，设备制造商可利用此信息优化结构和安装方法。变压器内部双局部放电源放电是一种更为复杂的故障类型，传统的检测方法难以准确捕捉到此类放电波形。F-P光纤传感器是一种新型的局部放电声学检测方式，该传感器结构小，灵敏度高，而且有较强的抗电磁干扰能力，可以内置于变压器内部实现复杂情况下的局部放电检测。在本研究中，研制了基于F-P光纤传感器的双局部放电源检测系统，采用基于多信号分类（MUSIC）测向原理的交叉定位算法，可以实现对变压器油中双局部放电源定位。总的来说，F-P光纤传感器阵列有较好的方向清晰度，可以实现准确定位。将该双局部放电源定位系统应用到了35 kV单相变压器模型上，验证了其对外绕组双局部放电源定位的有效性。

近年来，我国野火频发，已严重威胁电力系统的安全稳定运行。移动应急电源作为一种重要的灵活调度资源，能够保障野火蔓延下重要负荷供电，增强配电网应对野火灾害的韧性。为此，本文提出了野火蔓延下基于移动应急电源的配电网韧性增强策略。首先，建立了基于考虑野火热辐射的配电线路导体热模型和热平衡方程，并运用聚类生成不确定参数的典型场景；然后，以配电网购电成本、负荷停电补偿成本和可调度资源运行成本最低为优化目标，提出考虑移动应急电源到接入点路程的布点和运行约束，进而建立了移动应急电源优化配置与灾害全过程运行策略模型。考虑到野火模型是非线性方程，提出基于两阶段松弛的线性化处理方法，将其转化为混合整数线性规划问题进行快速求解。最后，采用IEEE 33节点测试系统进行仿真，对所提方法的有效性进行了验证。

近年来，因为高压电缆缓冲层烧蚀导致的电缆运行故障严重危害到电缆系统的安全运行。高压电缆缓冲层材料在烧蚀过程中会产生特征气体，可以基于特征气体检测法实现对缓冲层烧蚀缺陷的预警和诊断。本文搭建了电缆缓冲层放电烧蚀模拟和气体收集实验平台，用不同电极结构模型模拟缓冲层不同缺陷状态，采用气相色谱仪对烧蚀过程中缓冲层的气体进行组分分析，研究产物浓度的演变规律。结果表明缓冲层烧蚀过程中的气体产物包括CO2、H2、CO、低分子量烃类气体等共9种，且各组分气体浓度与缓冲层缺陷类型、烧蚀时间、接触状态等因素直接关联。基于特征气体检测的方法有望应用于高压电缆缓冲层等低场强区潜伏性缺陷的诊断。

电力变压器发生故障的表现和根本原因具有一定程度的模糊性和随机性，在复杂情境下，传统方法往往难以准确识别变压器故障，其精度存在一定提升空间。因此，本文提出一种新的变压器故障识别方法。该方法采用结合贝叶斯理论和卷积神经网络（CNN）的算法，具体为利用卷积神经网络处理特征气体数据，并采用贝叶斯算法对模型参数进行寻优，旨在提高故障检测的准确率。研究通过对故障类型进行编码和预处理，构建变压器故障分类模型，应用Bayes-CNN模型对变压器故障进行分类，结合实例验证，并将其与SVM、DBN及CNN模型进行对比实验。结果表明，采用贝叶斯优化的CNN算法显著提升了模型的收敛速度和拟合精度，证明该变压器故障分类方法具有较优性能，为电力变压器故障诊断领域提供了新的方法与思路。