为提升负荷峰值预测的准确率，并优化需求响应（DR）在负荷预测中的效果，提出了一种基于潜在DR特征优化的预测模型。首先，在分时电价下建立基于消费者心理学的DR模型，通过负荷转移率得出潜在DR信号。其次，在考虑负荷时序性的基础上，对量化的DR信号进行聚类分析，挖掘DR信号的内在联系，同时进行相似序列筛选，提取相似序列并划分电价，提升电价划分的有效性。最后，以滑动窗口方法划分数据并输入长短期记忆网络，进行预测值修正。算例表明，在考虑DR特征的基础上提取相似序列，能充分发挥DR的作用，提升预测精度。

为提高光伏电站输出功率的预测精度，提出了将长短期记忆（LSTM）模型与自适应增强器（Adaboost）相结合的光伏功率预测方法。首先，利用自组织神经映射聚类算法将输入的气象数据进行聚类，以提高预测的稳定性和一致性。然后，采用变分模态分解技术，将光伏功率序列拆分为具有不同频率的本征模态函数，从而有效降低光伏功率信号的复杂度和非平稳性。最后，利用改进麻雀优化算法（SSA）优化的LSTM模型训练多个弱预测器，将经过Adaboost修正的LSTM模型预测结果与原始LSTM模型预测结果相结合，以获得最终预测输出。仿真结果表明，该预测方法可有效提高日前高分辨率光伏功率预测精度和泛化能力。

针对低压台区线损率预测涉及海量异构多元数据的统计分析这一问题，提出了一种基于最大相关最小冗余（mRMR）算法和关系图卷积神经网络（R-GCN）模型的低压台区线损率预测模型。首先，针对供售电量、供电半径、负载率、光伏出力等电气特征指标进行清洗和归一化处理。其次，采用mRMR算法计算电气特征指标和低压台区线损率之间的相关度和冗余度，构建低压台区线损特征指标体系，进而利用K-Means++聚类算法对低压台区线损特征指标历史数据进行聚类，并采用变异系数（CoV）法对低压台区线损特征指标进行权重赋值。最后，采用R-GCN模型分析赋权低压台区线损特征指标和线损率的内部关联，建立低压台区线损率预测模型。以某低压台区实际数据对所提线损率预测模型进行验证，证明了所提模型的有效性。

在新型电力系统建设的背景下，时间与空间分布上均具有强随机性的电动汽车海量接入，给配电网的安全高效运行带来诸多挑战，亟需对配电网各区域的电动汽车进行优化调度以提升配电网的综合运行水平。因此，提出了一种考虑时空特征的电动汽车分区优化调度方法。首先，综合考虑电气分布、城市功能以及电动汽车充电特征等因素的耦合作用，提出了一种配电网分区方法；其次，建立考虑电动汽车时空分布特征的优化调度模型；最后，提出基于区域解耦的分布式求解流程以得到配电网各区域电动汽车负荷的调度方案，并通过电网实例验证了所提方法的有效性。

对锂电池散热的关键技术问题进行了详细阐述。分析了空气冷却、相变材料冷却、热管冷却和液体冷却等散热方式的原理、特点及研究现状，探讨了不同散热方式对电池温度控制和电池组最大温差的影响。概述了实现锂电池组温度管理目标的多种策略，包括空气冷却、液体冷却及组合冷却方式，确定了锂电池适宜的工作温度和温差范围，讨论了不同散热方式的优点和不足，以期为锂电池散热技术发展提供参考。

等效电路模型（ECM）是一种常见的电池建模方法，能够反映电池的化学特性。然而，ECM的选择通常依赖于实验数据和经验判断，导致ECM的泛化能力较差。通过引入弛豫时间分布（DRT）方法，从镍钴铝（NCA）电池的电化学阻抗谱（EIS）中提取特征频率，并建立其与ECM中不同电路元件的对应关系，进而计算出合理的初始参数，为ECM的选型与拟合计算提供理论依据。

在含构网型（GFM）变流器、跟网型（GFL）变流器及同步机发电3种异构电源的系统中，变流器控制参数是影响系统小信号稳定性的重要因素之一。对变流器的控制参数进行优化设计，可以提高异构电源系统的稳定性。首先，建立了系统的小信号模型，并利用各个控制参数变化时特征值的变化规律确定各个控制参数的优化范围。然后，利用灰狼算法对变流器控制参数进行优化设计。最后，通过仿真对比参数优化前后系统的特征值分布，验证了参数优化的有效性。

针对宽电压范围工作需求的应用场景，构建了一种可重构式双桥LLC谐振变换器的拓扑结构及其控制策略。该变换器的一次侧是由两组全桥和谐振腔构成，二次侧是由6个整流二极管组成的可重构式整流电路。通过改变两组全桥开关管驱动信号之间的相位角，变换器能够在串联和并联两种输出模式间平滑切换；结合变频-移相混合控制，可在较窄的开关频率范围内实现6倍电压增益及全电压范围内软开关工作。此外，分析了变换器电压增益特性，并给出了相关谐振参数的设计方法。最后，通过搭建一台300 W的实验样机，对变换器的拓扑结构及控制策略进行了验证。

针对多架四旋翼无人机编队轨迹跟踪问题，提出了一种基于自适应预定时间反步控制的无人机编队策略。首先，设计预定时间滑模估计器估计无人机状态，得出期望位置信息；其次，根据无人机动力学模型，设计预定时间反步控制器，将期望位置信息作为控制器的输入，实现预定时间内无人机轨迹跟踪；最后，设计自适应控制率，消除外界不确定性干扰的影响，得到预定时间内稳定的飞行轨迹。仿真结果表明，该策略具有良好的实用性。

对内置式永磁同步电机（IPMSM）在逆变器不同开关频率、不同调制比等参数下定转子铁心损耗、永磁体涡流损耗、磁滞损耗大小以及电机各部件温度分布规律进行了研究。首先，搭建了两种不同永磁体结构（“V”型和“一”型）的12槽8极IPMSM场路耦合联合仿真模型，比较了两种电机在不同变频器参数下损耗的变化规律；然后，依据磁热耦合原理，搭建了两种电机的三维有限元模型，研究了两种电机分别在正弦波电压和变频器供电下定子铁心、永磁体和绕组的温度分布；最后，基于电机损耗和温度场分析，得出了考虑磁极结构的IPMSM在变频器供电时电机损耗和温度分布的一般变化规律。这为电机在变频器驱动下的损耗研究提供了理论依据。

全氟异丁腈（C₄F₇N）混合气体具有优良的绝缘性和环保性，被视为SF₆的潜在替代气体。为此，构建了工频击穿试验平台，研究了在不同气压、电场不均匀度和组分比例下C₄F₇N/CO₂混合气体的击穿和分解特性，并分析了它们的协同效应。研究结果表明：均匀电场中，C₄F₇N/CO₂混合气体的工频击穿电压随气压升高呈现出线性上升趋势；在稍不均匀电场且气压较低时，该混合气体与纯SF₆气体的击穿特性相似，但气压继续升高时，纯SF₆气体的工频击穿电压上升速率减缓，最终低于混合气体；在极不均匀电场下，该混合气体的工频击穿电压随气压升高呈饱和增长的趋势，其协同系数在0.25~0.45范围内，表现出明显的协同效应。对不同气压下的分解过程分析可知：C₄F₇N/CO₂混合气体主要生成的自由基包括CF、CF₂、CF₃、CN、C₃F₇、F、N和O，同时还会通过复合反应生成CF₄、C₂F₆、CO等较小的分子产物，C₄F₇N分子数量呈现下降趋势，且气压越高，下降速率越快，CO₂分解虽加剧，但不会完全分解。

由于轴承信号具有非线性和非平稳性特点，因此传统的轴承故障特征提取方法在特征选取和噪声处理方面存在困难。为解决上述问题，提出了一种基于变分模态分解（VMD）和多重同步压缩S变换（MSSST）的密集化增强轴承故障特征提取方法。该方法使用VMD算法对轴承振动信号进行分解并筛选有效的本征模态函数（IMF）分量进行信号重构，通过MSSST算法将重构信号转化为高分辨率时频图，进而提取得到高密集度的时频特征。实验结果表明，各种时频特征提取方法中，所提的VMD与MSSST相结合的密集化增强算法的时频分辨率最高，Rényi熵值最低，相比于连续小波变换（CWT）、短时傅里叶变换（STFT）、S变换（ST）和MSSST算法，该算法的Rényi熵值分别降低了53.37%、37.02%、44.23%和8.34%，展现出较好的特征提取能力。

针对卫星电源系统在轨输出功率受轨道及光照条件的影响，提出了一种可实时计算在轨输出特性的通用化卫星电源系统数字仿真模型。首先，分别建立了电源系统各组成模块的数字仿真模型；其次，分析了在轨卫星的轨道周期、进出影时长、太阳光照角、工作温度和光照强度等变化因素，作为外部动态参数输入仿真模型，得到实时在轨输出结果；最后，将所提模型和传统模型的仿真结果分别与实际在轨遥测数据进行比对，验证了所提仿真模型的准确性。

为提升负荷峰值预测的准确率，并优化需求响应（DR）在负荷预测中的效果，提出了一种基于潜在DR特征优化的预测模型。首先，在分时电价下建立基于消费者心理学的DR模型，通过负荷转移率得出潜在DR信号。其次，在考虑负荷时序性的基础上，对量化的DR信号进行聚类分析，挖掘DR信号的内在联系，同时进行相似序列筛选，提取相似序列并划分电价，提升电价划分的有效性。最后，以滑动窗口方法划分数据并输入长短期记忆网络，进行预测值修正。算例表明，在考虑DR特征的基础上提取相似序列，能充分发挥DR的作用，提升预测精度。

为提高光伏电站输出功率的预测精度，提出了将长短期记忆（LSTM）模型与自适应增强器（Adaboost）相结合的光伏功率预测方法。首先，利用自组织神经映射聚类算法将输入的气象数据进行聚类，以提高预测的稳定性和一致性。然后，采用变分模态分解技术，将光伏功率序列拆分为具有不同频率的本征模态函数，从而有效降低光伏功率信号的复杂度和非平稳性。最后，利用改进麻雀优化算法（SSA）优化的LSTM模型训练多个弱预测器，将经过Adaboost修正的LSTM模型预测结果与原始LSTM模型预测结果相结合，以获得最终预测输出。仿真结果表明，该预测方法可有效提高日前高分辨率光伏功率预测精度和泛化能力。

针对低压台区线损率预测涉及海量异构多元数据的统计分析这一问题，提出了一种基于最大相关最小冗余（mRMR）算法和关系图卷积神经网络（R-GCN）模型的低压台区线损率预测模型。首先，针对供售电量、供电半径、负载率、光伏出力等电气特征指标进行清洗和归一化处理。其次，采用mRMR算法计算电气特征指标和低压台区线损率之间的相关度和冗余度，构建低压台区线损特征指标体系，进而利用K-Means++聚类算法对低压台区线损特征指标历史数据进行聚类，并采用变异系数（CoV）法对低压台区线损特征指标进行权重赋值。最后，采用R-GCN模型分析赋权低压台区线损特征指标和线损率的内部关联，建立低压台区线损率预测模型。以某低压台区实际数据对所提线损率预测模型进行验证，证明了所提模型的有效性。

在新型电力系统建设的背景下，时间与空间分布上均具有强随机性的电动汽车海量接入，给配电网的安全高效运行带来诸多挑战，亟需对配电网各区域的电动汽车进行优化调度以提升配电网的综合运行水平。因此，提出了一种考虑时空特征的电动汽车分区优化调度方法。首先，综合考虑电气分布、城市功能以及电动汽车充电特征等因素的耦合作用，提出了一种配电网分区方法；其次，建立考虑电动汽车时空分布特征的优化调度模型；最后，提出基于区域解耦的分布式求解流程以得到配电网各区域电动汽车负荷的调度方案，并通过电网实例验证了所提方法的有效性。

对锂电池散热的关键技术问题进行了详细阐述。分析了空气冷却、相变材料冷却、热管冷却和液体冷却等散热方式的原理、特点及研究现状，探讨了不同散热方式对电池温度控制和电池组最大温差的影响。概述了实现锂电池组温度管理目标的多种策略，包括空气冷却、液体冷却及组合冷却方式，确定了锂电池适宜的工作温度和温差范围，讨论了不同散热方式的优点和不足，以期为锂电池散热技术发展提供参考。

等效电路模型（ECM）是一种常见的电池建模方法，能够反映电池的化学特性。然而，ECM的选择通常依赖于实验数据和经验判断，导致ECM的泛化能力较差。通过引入弛豫时间分布（DRT）方法，从镍钴铝（NCA）电池的电化学阻抗谱（EIS）中提取特征频率，并建立其与ECM中不同电路元件的对应关系，进而计算出合理的初始参数，为ECM的选型与拟合计算提供理论依据。

在含构网型（GFM）变流器、跟网型（GFL）变流器及同步机发电3种异构电源的系统中，变流器控制参数是影响系统小信号稳定性的重要因素之一。对变流器的控制参数进行优化设计，可以提高异构电源系统的稳定性。首先，建立了系统的小信号模型，并利用各个控制参数变化时特征值的变化规律确定各个控制参数的优化范围。然后，利用灰狼算法对变流器控制参数进行优化设计。最后，通过仿真对比参数优化前后系统的特征值分布，验证了参数优化的有效性。

针对宽电压范围工作需求的应用场景，构建了一种可重构式双桥LLC谐振变换器的拓扑结构及其控制策略。该变换器的一次侧是由两组全桥和谐振腔构成，二次侧是由6个整流二极管组成的可重构式整流电路。通过改变两组全桥开关管驱动信号之间的相位角，变换器能够在串联和并联两种输出模式间平滑切换；结合变频-移相混合控制，可在较窄的开关频率范围内实现6倍电压增益及全电压范围内软开关工作。此外，分析了变换器电压增益特性，并给出了相关谐振参数的设计方法。最后，通过搭建一台300 W的实验样机，对变换器的拓扑结构及控制策略进行了验证。

针对多架四旋翼无人机编队轨迹跟踪问题，提出了一种基于自适应预定时间反步控制的无人机编队策略。首先，设计预定时间滑模估计器估计无人机状态，得出期望位置信息；其次，根据无人机动力学模型，设计预定时间反步控制器，将期望位置信息作为控制器的输入，实现预定时间内无人机轨迹跟踪；最后，设计自适应控制率，消除外界不确定性干扰的影响，得到预定时间内稳定的飞行轨迹。仿真结果表明，该策略具有良好的实用性。

对内置式永磁同步电机（IPMSM）在逆变器不同开关频率、不同调制比等参数下定转子铁心损耗、永磁体涡流损耗、磁滞损耗大小以及电机各部件温度分布规律进行了研究。首先，搭建了两种不同永磁体结构（“V”型和“一”型）的12槽8极IPMSM场路耦合联合仿真模型，比较了两种电机在不同变频器参数下损耗的变化规律；然后，依据磁热耦合原理，搭建了两种电机的三维有限元模型，研究了两种电机分别在正弦波电压和变频器供电下定子铁心、永磁体和绕组的温度分布；最后，基于电机损耗和温度场分析，得出了考虑磁极结构的IPMSM在变频器供电时电机损耗和温度分布的一般变化规律。这为电机在变频器驱动下的损耗研究提供了理论依据。

全氟异丁腈（C₄F₇N）混合气体具有优良的绝缘性和环保性，被视为SF₆的潜在替代气体。为此，构建了工频击穿试验平台，研究了在不同气压、电场不均匀度和组分比例下C₄F₇N/CO₂混合气体的击穿和分解特性，并分析了它们的协同效应。研究结果表明：均匀电场中，C₄F₇N/CO₂混合气体的工频击穿电压随气压升高呈现出线性上升趋势；在稍不均匀电场且气压较低时，该混合气体与纯SF₆气体的击穿特性相似，但气压继续升高时，纯SF₆气体的工频击穿电压上升速率减缓，最终低于混合气体；在极不均匀电场下，该混合气体的工频击穿电压随气压升高呈饱和增长的趋势，其协同系数在0.25~0.45范围内，表现出明显的协同效应。对不同气压下的分解过程分析可知：C₄F₇N/CO₂混合气体主要生成的自由基包括CF、CF₂、CF₃、CN、C₃F₇、F、N和O，同时还会通过复合反应生成CF₄、C₂F₆、CO等较小的分子产物，C₄F₇N分子数量呈现下降趋势，且气压越高，下降速率越快，CO₂分解虽加剧，但不会完全分解。

由于轴承信号具有非线性和非平稳性特点，因此传统的轴承故障特征提取方法在特征选取和噪声处理方面存在困难。为解决上述问题，提出了一种基于变分模态分解（VMD）和多重同步压缩S变换（MSSST）的密集化增强轴承故障特征提取方法。该方法使用VMD算法对轴承振动信号进行分解并筛选有效的本征模态函数（IMF）分量进行信号重构，通过MSSST算法将重构信号转化为高分辨率时频图，进而提取得到高密集度的时频特征。实验结果表明，各种时频特征提取方法中，所提的VMD与MSSST相结合的密集化增强算法的时频分辨率最高，Rényi熵值最低，相比于连续小波变换（CWT）、短时傅里叶变换（STFT）、S变换（ST）和MSSST算法，该算法的Rényi熵值分别降低了53.37%、37.02%、44.23%和8.34%，展现出较好的特征提取能力。

针对卫星电源系统在轨输出功率受轨道及光照条件的影响，提出了一种可实时计算在轨输出特性的通用化卫星电源系统数字仿真模型。首先，分别建立了电源系统各组成模块的数字仿真模型；其次，分析了在轨卫星的轨道周期、进出影时长、太阳光照角、工作温度和光照强度等变化因素，作为外部动态参数输入仿真模型，得到实时在轨输出结果；最后，将所提模型和传统模型的仿真结果分别与实际在轨遥测数据进行比对，验证了所提仿真模型的准确性。