深入挖掘用户用电行为是电力大数据背景下电力市场精细化发展的迫切需求。为满足该需求，提出了一种基于平滑异同移动平均线（MACD）指标提取特征的聚类分析方法。该方法首先计算用户用电量的MACD指标；然后以MACD指标为特征，采用K-means聚类算法对用户进行分类；最后利用分析股票的思想分析每一类用户的用电行为。对美国某一地区的实测居民用电量数据进行了算例分析，结果表明所提方法与传统方法相比具有更好的聚类效果，并且拓展了用户用电行为分析方式。

移动边缘计算可以将用户任务卸载至边缘服务器，以减少移动设备的能耗与时延。通过研究边缘计算场景，提出了一种自适应动态规划算法，以优化用户的卸载决策。所提算法采用创新的比特流填表方式以节省计算时间，同时在满足时间约束的条件下减小能耗与时延。结果表明，该算法可在满足应用程序执行时间约束的前提下找到近似最优解，同时在不损失计算效率的前提下处理较大的卸载问题。

现有的面向电力信息物理融合系统（CPPS）的入侵检测方法存在不够重视数据质量等问题，尤其是在处理离散化数据方面存在欠缺。为解决上述问题，提出了一种基于实体嵌入和卷积神经网络的CPPS入侵检测方法。该方法通过实体嵌入技术将数据集中的离散型特征映射为连续向量，从而生成高质量的新数据。将其与经过标准化的连续型特征合并起来作为新数据集训练卷积神经网络，以建立CPPS入侵检测模型。在KDD Cup 99数据集上的实验评估结果表明，所提方案的攻击检测准确率分别比独热编码和传统顺序编码提高了6.20%和6.04%，同时还减小了误报率和漏报率。

对中国聚变工程实验堆（CFETR）超临界CO₂锂铅包层研究进行了初步分析。根据包层设计准则和目标，介绍了以液态锂铅作为冷却剂的超临界CO₂包层的设计方案，给出了包层核性能及产氚性能分析结果。结果表明，该设计在不考虑窗口损失的情况下可以满足氚增殖率（TBR）大于1的要求。最后，指出了该包层研发的难点和未来方向。

低温等离子体内部存在很多高活性粒子可以促进CO₂气体在常温下分解。为了提高CO₂的分解效率，探索CO₂减排的新途径。研究了介质材料（γ-Al₂O₃、石英棉、CaO）加入时，等离子体与CO₂的反应情况及不同填充材料对该反应的影响。研究表明，加入介质填充材料会显著提高CO₂的分解效率，且加入石英棉时对CO₂的分解效率最高；填充材料粒径在250 μm时，CO₂转化率最高。

对1 000 MW二次再热BEST机组低压加热器（以下简称"低加"）疏水系统进行研究。通过对无疏水泵、1台疏水泵和2台疏水泵以及疏水泵在低加的不同位置确定了21种方案。利用Ebsilon软件对提出的21种方案进行仿真计算，比较分析不同疏水方案下机组的热经济性。结果表明：设置1台疏水泵时优选在11^#低加设置疏水泵的方案，系统发电热耗率可达到6 986.640 kJ/kWh，比无疏水泵的方案减少了5.202 kJ/kWh；设置2台疏水泵时优选在8^#和11^#低加设置疏水泵的方案，系统发电热耗率可达到6 985.601 kJ/kWh，比无疏水泵的方案减少了6.241 kJ/kWh。

地热能发电产业是我国新能源产业的重要组成部分。发展地热能发电产业可以解决我国能源安全问题和实现国家"双碳"目标。相比风电、光伏发电，地热能发电具有稳定性高的特点。我国地热能资源储量丰富，分布广泛，地热能发电产业潜力巨大。通过PESTEL模型全面分析了我国地热能发电产业的现状和阻碍产业发展的因素，并提出加大政府扶持力度、精确勘测评估地热能资源，完善地热发电人才培养机制等对策。通过对地热能发电产业发展的研究，提高地热发电在能源结构中的比重，为地热能发电产业发展规划提供参考。

采用Flowmaster软件，建立了多用途模块式小型堆（ACP100）的乏燃料水池冷却系统主要设备及系统的物理模型，进行了稳态及瞬态仿真分析，确定了衡量系统达到预期运行状态的关键指标。分析并校核了最严苛工况下冷却水泵的汽蚀余量（NPSH），得到了腔室液位变化的运行特性。研究成果可为该系统的设计及评估提供思路和仿真模型支持。

零碳能源系统是建设清洁低碳能源体系、促进碳中和目标达成的有效途径。但风、光等可再生能源发电的间歇性和波动性给零碳能源系统的合理规划与科学配置带来巨大挑战。基于此，提出了基于长短期记忆网络（LSTM）分位数回归的零碳能源系统不确定性规划方法。首先，构建了零碳能源系统的物理结构，并对系统内典型设备进行建模；其次，基于区间数理论思想，构建了基于LSTM分位数回归的光伏发电区间预测模型；然后，以系统年总经济成本最小为目标函数，构建了可实现设备配置与运行策略协同优化的混合整数线性规划模型；最后，通过典型算例分析，验证了所提模型应对零碳能源系统不确定性规划的可行性。

综合能源系统（IES）因其能源利用率高和多能源互补特性而被广泛认为是减少碳排放、提高可再生能源消纳的有效途径。将富氧燃烧技术引入IES，构建了考虑富氧燃烧空分系统和多能互补的IES优化调度模型。首先，通过研究富氧燃烧电厂的运行原理及其能量时移特性建立了富氧燃烧电厂模型。其次，将碳捕集装置（CCS）与IES进行耦合，并在富氧燃烧装置（OECP）与电转气装置（P2G）之间建立合作机制，减小IES运行成本，最大程度降低碳排放，促进可再生能源全消纳，提高能源利用率，保证在负荷高峰期较好的富氧燃烧效果和较高的碳捕集水平。最后，仿真分析证明传统电厂引入富氧燃烧技术及多能互补合作机制可以明显降低碳排放量，促进可再生能源的消纳和利用。

多能微网系统结构及设备耦合关系复杂，接入新能源的不确定性为系统运行带来巨大挑战。基于Beta拟合的光伏发电模型和两参数威布尔分布的风力发电模型，采用分解求解法进行了多能耦合潮流计算。然后对33节点电网和33节点热网耦合的多能源系统进行了算例分析，利用蒙特卡洛法提取不确定性样本，进一步提出了考虑光伏、风电和电、热负荷不确定性的概率潮流计算方法。最后运用该方法完成了概率潮流的算例分析，从概率潮流计算方法和各子网络的潮流计算结果两方面验证了方法的有效性。

古诗插图自动生成是非常具有挑战性的任务。提出了一种新的方法，通过使用注意力机制的生成对抗网络，输入古诗文字和草绘图，经由网络输出古诗插图。该模型在利用编码与解码的图片生成结构的同时，结合注意力机制，将图像色彩及轮廓特征进行了提取，生成器中加入了残差网络模块，增加了网络深度，同时提高了网络模型的效果，最终生成图像质量更高的古诗插图。实验结果表明，所提方法相较于对比方法，在图像质量和色彩渲染方面均有优势，输入的古诗和草图经过网络模型，生成了较为符合古诗意境的插图。

图像分割是计算机视觉领域的一个重要组成部分。密度峰值聚类已应用于图像分割领域。但由于密度峰值聚类在聚类时只能考虑数据的全局空间信息，不能有效去除图像噪声，因此提出了一种超像素的图像预处理方法。该方法能充分考虑局部空间信息，具有较强的鲁棒性。通过改进的形态梯度重建和分水岭算法得到具有精确轮廓且去噪效果较好的超像素图像。在此基础上，加入密度峰值聚类完成后续分割。通过在光学图像数据集BSDS 500上进行实验，验证了超像素算法及图像分割算法的有效性。

提出一种基于混合粒子群算法和细菌觅食算法的温度控制器，重点研究了菌群优化粒子群（BFO-PSO）算法的性能，包括突变、交叉、步长变化、趋化步骤和细菌的生命周期等。利用MATLAB仿真平台将其与传统比例积分微分算法（PID）及粒子群算法（PSO）进行控制效果对比，发现该方法效率高。与传统PID和PSO调节的PID相比，细菌觅食优化算法的智能PID在系统响应速度和系统稳定性能上都有很大的提高。

焦粉固定碳高、热值高，使用其制备型煤，可替代散煤做民用炊暖之用，但焦粉有挥发分低、粘连性差等特点。以NaOH溶液预处理的改性小麦秸秆和活化镁渣作为黏结剂，使用压片机冷压成型制备型煤。通过正交实验表明，改性小麦秸秆用量是影响型煤抗压强度、落下强度的最重要因素。经综合考量得到的最佳制备工艺参数为改性小麦秸秆用量20%，改性温度75℃，NaOH浓度2.5%，镁渣用量5%，成型压力30 MPa，添水量10%。扫描电子显微镜（SEM）及傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）分析表明，小麦秸秆改性后，表面物质溶解产生部分芳香族化合物及其他具有黏性的物质，并广泛形成分子间氢键；内部纤维暴露增大了各组分间机械啮合力，纤维交错缠绕可将应力沿径向及轴向传递；镁渣活化后，打破表面玻璃体结构，产生黏性硅酸钠；镁渣的亲水性有助于将焦粉及黏结剂充分浸润并维持分子间氢键的存在。复合黏结剂可使型煤中各组分紧密团聚，形成牢固骨架结构，使型煤具有良好的抗压强度和落下强度。

设计了一种建筑整合式双焦点微型聚光器。光学模拟结果显示，在双焦点无交错式镜场布局下，聚光器的光学效率最高，外墙安装和屋顶安装的光学效率分别为62.5%和63.6%。集热性能测试结果显示，聚光器凭借追踪阳光和散热面积小的优势，相比平板集热器具有更高的集热效率。聚光器安装在屋顶时的日均集热效率为24.3%，安装在外墙时为22.0%，均比平板集热器高10%以上。在满足冬季用水温度的条件下，所设计的聚光器安装在外墙或屋顶时的集热效率均优于平板集热器。

深入挖掘用户用电行为是电力大数据背景下电力市场精细化发展的迫切需求。为满足该需求，提出了一种基于平滑异同移动平均线（MACD）指标提取特征的聚类分析方法。该方法首先计算用户用电量的MACD指标；然后以MACD指标为特征，采用K-means聚类算法对用户进行分类；最后利用分析股票的思想分析每一类用户的用电行为。对美国某一地区的实测居民用电量数据进行了算例分析，结果表明所提方法与传统方法相比具有更好的聚类效果，并且拓展了用户用电行为分析方式。

移动边缘计算可以将用户任务卸载至边缘服务器，以减少移动设备的能耗与时延。通过研究边缘计算场景，提出了一种自适应动态规划算法，以优化用户的卸载决策。所提算法采用创新的比特流填表方式以节省计算时间，同时在满足时间约束的条件下减小能耗与时延。结果表明，该算法可在满足应用程序执行时间约束的前提下找到近似最优解，同时在不损失计算效率的前提下处理较大的卸载问题。

现有的面向电力信息物理融合系统（CPPS）的入侵检测方法存在不够重视数据质量等问题，尤其是在处理离散化数据方面存在欠缺。为解决上述问题，提出了一种基于实体嵌入和卷积神经网络的CPPS入侵检测方法。该方法通过实体嵌入技术将数据集中的离散型特征映射为连续向量，从而生成高质量的新数据。将其与经过标准化的连续型特征合并起来作为新数据集训练卷积神经网络，以建立CPPS入侵检测模型。在KDD Cup 99数据集上的实验评估结果表明，所提方案的攻击检测准确率分别比独热编码和传统顺序编码提高了6.20%和6.04%，同时还减小了误报率和漏报率。

对中国聚变工程实验堆（CFETR）超临界CO₂锂铅包层研究进行了初步分析。根据包层设计准则和目标，介绍了以液态锂铅作为冷却剂的超临界CO₂包层的设计方案，给出了包层核性能及产氚性能分析结果。结果表明，该设计在不考虑窗口损失的情况下可以满足氚增殖率（TBR）大于1的要求。最后，指出了该包层研发的难点和未来方向。

低温等离子体内部存在很多高活性粒子可以促进CO₂气体在常温下分解。为了提高CO₂的分解效率，探索CO₂减排的新途径。研究了介质材料（γ-Al₂O₃、石英棉、CaO）加入时，等离子体与CO₂的反应情况及不同填充材料对该反应的影响。研究表明，加入介质填充材料会显著提高CO₂的分解效率，且加入石英棉时对CO₂的分解效率最高；填充材料粒径在250 μm时，CO₂转化率最高。

对1 000 MW二次再热BEST机组低压加热器（以下简称"低加"）疏水系统进行研究。通过对无疏水泵、1台疏水泵和2台疏水泵以及疏水泵在低加的不同位置确定了21种方案。利用Ebsilon软件对提出的21种方案进行仿真计算，比较分析不同疏水方案下机组的热经济性。结果表明：设置1台疏水泵时优选在11^#低加设置疏水泵的方案，系统发电热耗率可达到6 986.640 kJ/kWh，比无疏水泵的方案减少了5.202 kJ/kWh；设置2台疏水泵时优选在8^#和11^#低加设置疏水泵的方案，系统发电热耗率可达到6 985.601 kJ/kWh，比无疏水泵的方案减少了6.241 kJ/kWh。

地热能发电产业是我国新能源产业的重要组成部分。发展地热能发电产业可以解决我国能源安全问题和实现国家"双碳"目标。相比风电、光伏发电，地热能发电具有稳定性高的特点。我国地热能资源储量丰富，分布广泛，地热能发电产业潜力巨大。通过PESTEL模型全面分析了我国地热能发电产业的现状和阻碍产业发展的因素，并提出加大政府扶持力度、精确勘测评估地热能资源，完善地热发电人才培养机制等对策。通过对地热能发电产业发展的研究，提高地热发电在能源结构中的比重，为地热能发电产业发展规划提供参考。

采用Flowmaster软件，建立了多用途模块式小型堆（ACP100）的乏燃料水池冷却系统主要设备及系统的物理模型，进行了稳态及瞬态仿真分析，确定了衡量系统达到预期运行状态的关键指标。分析并校核了最严苛工况下冷却水泵的汽蚀余量（NPSH），得到了腔室液位变化的运行特性。研究成果可为该系统的设计及评估提供思路和仿真模型支持。

零碳能源系统是建设清洁低碳能源体系、促进碳中和目标达成的有效途径。但风、光等可再生能源发电的间歇性和波动性给零碳能源系统的合理规划与科学配置带来巨大挑战。基于此，提出了基于长短期记忆网络（LSTM）分位数回归的零碳能源系统不确定性规划方法。首先，构建了零碳能源系统的物理结构，并对系统内典型设备进行建模；其次，基于区间数理论思想，构建了基于LSTM分位数回归的光伏发电区间预测模型；然后，以系统年总经济成本最小为目标函数，构建了可实现设备配置与运行策略协同优化的混合整数线性规划模型；最后，通过典型算例分析，验证了所提模型应对零碳能源系统不确定性规划的可行性。

综合能源系统（IES）因其能源利用率高和多能源互补特性而被广泛认为是减少碳排放、提高可再生能源消纳的有效途径。将富氧燃烧技术引入IES，构建了考虑富氧燃烧空分系统和多能互补的IES优化调度模型。首先，通过研究富氧燃烧电厂的运行原理及其能量时移特性建立了富氧燃烧电厂模型。其次，将碳捕集装置（CCS）与IES进行耦合，并在富氧燃烧装置（OECP）与电转气装置（P2G）之间建立合作机制，减小IES运行成本，最大程度降低碳排放，促进可再生能源全消纳，提高能源利用率，保证在负荷高峰期较好的富氧燃烧效果和较高的碳捕集水平。最后，仿真分析证明传统电厂引入富氧燃烧技术及多能互补合作机制可以明显降低碳排放量，促进可再生能源的消纳和利用。

多能微网系统结构及设备耦合关系复杂，接入新能源的不确定性为系统运行带来巨大挑战。基于Beta拟合的光伏发电模型和两参数威布尔分布的风力发电模型，采用分解求解法进行了多能耦合潮流计算。然后对33节点电网和33节点热网耦合的多能源系统进行了算例分析，利用蒙特卡洛法提取不确定性样本，进一步提出了考虑光伏、风电和电、热负荷不确定性的概率潮流计算方法。最后运用该方法完成了概率潮流的算例分析，从概率潮流计算方法和各子网络的潮流计算结果两方面验证了方法的有效性。

古诗插图自动生成是非常具有挑战性的任务。提出了一种新的方法，通过使用注意力机制的生成对抗网络，输入古诗文字和草绘图，经由网络输出古诗插图。该模型在利用编码与解码的图片生成结构的同时，结合注意力机制，将图像色彩及轮廓特征进行了提取，生成器中加入了残差网络模块，增加了网络深度，同时提高了网络模型的效果，最终生成图像质量更高的古诗插图。实验结果表明，所提方法相较于对比方法，在图像质量和色彩渲染方面均有优势，输入的古诗和草图经过网络模型，生成了较为符合古诗意境的插图。

图像分割是计算机视觉领域的一个重要组成部分。密度峰值聚类已应用于图像分割领域。但由于密度峰值聚类在聚类时只能考虑数据的全局空间信息，不能有效去除图像噪声，因此提出了一种超像素的图像预处理方法。该方法能充分考虑局部空间信息，具有较强的鲁棒性。通过改进的形态梯度重建和分水岭算法得到具有精确轮廓且去噪效果较好的超像素图像。在此基础上，加入密度峰值聚类完成后续分割。通过在光学图像数据集BSDS 500上进行实验，验证了超像素算法及图像分割算法的有效性。

提出一种基于混合粒子群算法和细菌觅食算法的温度控制器，重点研究了菌群优化粒子群（BFO-PSO）算法的性能，包括突变、交叉、步长变化、趋化步骤和细菌的生命周期等。利用MATLAB仿真平台将其与传统比例积分微分算法（PID）及粒子群算法（PSO）进行控制效果对比，发现该方法效率高。与传统PID和PSO调节的PID相比，细菌觅食优化算法的智能PID在系统响应速度和系统稳定性能上都有很大的提高。

焦粉固定碳高、热值高，使用其制备型煤，可替代散煤做民用炊暖之用，但焦粉有挥发分低、粘连性差等特点。以NaOH溶液预处理的改性小麦秸秆和活化镁渣作为黏结剂，使用压片机冷压成型制备型煤。通过正交实验表明，改性小麦秸秆用量是影响型煤抗压强度、落下强度的最重要因素。经综合考量得到的最佳制备工艺参数为改性小麦秸秆用量20%，改性温度75℃，NaOH浓度2.5%，镁渣用量5%，成型压力30 MPa，添水量10%。扫描电子显微镜（SEM）及傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）分析表明，小麦秸秆改性后，表面物质溶解产生部分芳香族化合物及其他具有黏性的物质，并广泛形成分子间氢键；内部纤维暴露增大了各组分间机械啮合力，纤维交错缠绕可将应力沿径向及轴向传递；镁渣活化后，打破表面玻璃体结构，产生黏性硅酸钠；镁渣的亲水性有助于将焦粉及黏结剂充分浸润并维持分子间氢键的存在。复合黏结剂可使型煤中各组分紧密团聚，形成牢固骨架结构，使型煤具有良好的抗压强度和落下强度。

设计了一种建筑整合式双焦点微型聚光器。光学模拟结果显示，在双焦点无交错式镜场布局下，聚光器的光学效率最高，外墙安装和屋顶安装的光学效率分别为62.5%和63.6%。集热性能测试结果显示，聚光器凭借追踪阳光和散热面积小的优势，相比平板集热器具有更高的集热效率。聚光器安装在屋顶时的日均集热效率为24.3%，安装在外墙时为22.0%，均比平板集热器高10%以上。在满足冬季用水温度的条件下，所设计的聚光器安装在外墙或屋顶时的集热效率均优于平板集热器。