为了探索可降解环氧树脂的长期服役可靠性，该文针对以三乙醇胺为酯交换催化剂的可降解环氧树脂开展了长期热氧老化试验，分析了老化温度、老化时间和催化剂含量对树脂电学、热学、力学基础服役性能的影响规律。研究结果表明，随着老化时间、温度的增加，可降解环氧树脂的服役性能有一定程度的下降，但仍保持良好的电-热-力性能。在220℃老化49天后，可降解树脂体系的综合性能略差于传统树脂，其中以环氧基团 : 催化剂=1 : 0.05的摩尔比例引入三乙醇胺后的树脂综合性能较优，其老化后击穿场强为35.3 kV/mm，体积电阻率为28.5×10¹⁶ Ω·m，介质损耗因数为7.6×10^-3，弯曲强度为50.6 MPa，温度指数为163.13℃。最后研究了热氧老化对可降解树脂降解特性的影响，发现热氧老化显著地降低了可降解树脂的降解效率。该文研究结果能够有效地支撑可降解环氧树脂的推广应用。

分布式供氢网与配电网的耦合日益紧密，电、氢源荷的高维不确定性给两网安全经济运行带来了挑战。为此，基于压缩稀疏-任意多项式混沌展开法，提出电-氢概率最优能量流计算方法。首先，为发挥电-氢能源时空协同潜力，提出子母站-配电网点对点（P2P）协同模式。基于此，构建考虑时滞性和离散性的P2P氢能流约束，基于纳什谈判理论提出电-氢概率最优能量流模型，优化能源价格决策和多主体收益分配。针对电、氢源荷高维不确定性导致概率求解负担大且稳健性不足的问题，对传统多项式混沌展开法进行改进，提出电-氢概率最优能量流的解析求解算法。所提算法基于高斯正交规则和稀疏网格构建配点压缩判据，通过对配点空间快速降维，提升求解效率，并给出了算法精度和效果的数学证明。最后，采用2个仿真系统验证所提方法的有效性。

动力电池组温度场用复杂的偏微分方程来描述，由于其中大量的参数未知，且很多模型参数表现出较强的时变性，传统基于物理建模方法在实现动力电池组温度场在线建模方面难度较大。基于深度学习的方法虽然不依赖物理模型，然而在训练过程中需要大量的实验数据，模型训练时间较长，温度场预测的实时性较差。针对以上问题，该文提出一种基于长短期记忆网络的动力电池组温度场时空建模。首先利用时空分离方法提取离线条件下的空间特征和时间特征。空间特征在增量学习的帮助下不断进行更新，长短期记忆（LSTM）网络用于时间动力学的建模。最后，将更新后的空间特征和时间模型进行整合，得到动力电池组温度场的预测模型。在一个由24节电池单体组成的动力电池包上对所提出的方法进行验证，结果表明，无论在正常条件下还是有气流干扰条件下，所提方法都能对动力电池包的温度场进行准确预测。在有气流干扰下，所提方法的单点温度预测误差小于0.07℃，在测试集上的方均根误差为0.014 7℃。

为更全面地掌握中频真空电弧的弧后特性，该文采用目标检测及交并比跟踪等视觉追踪技术分析电弧图像，三维重构了弧后金属液滴的喷溅轨迹，并基于此求解了电弧内部的空间压力梯度。实验及理论分析结果表明：当中频真空电弧发生弧后击穿时，电弧电压发生频率为50 kHz的高频振荡，弧后期间在双视角电弧图像中均观察到了大量的金属液滴喷溅。在考虑将电弧压力梯度作为金属液滴喷溅的驱动力的情况下，灭弧室内的压力梯度可达到1.2 MPa/mm。三个方向的加速度均达到10⁵ m/s²数量级，喷溅速度为10 m/s数量级，从触头边缘喷溅至灭弧室玻璃内壁的时间尺度为ms级。金属液滴表面的Cu蒸气密度为2.2×10¹⁹ m^-3，在喷溅过程中，金属液滴持续蒸发，液滴表面Cu的质量分数从65%下降到10%，大量Cu蒸气进入灭弧室，减弱弧后介质恢复强度。

随着分布式资源在配电网中渗透率不断提高，兼具产消双重属性的智能楼宇间电能交易为分布式能源就近消纳带来新的机遇和挑战。针对含多智能楼宇的微电网系统，该文提出一种微电网多智能楼宇区间滚动点对点（P2P）电能交易分布式信息交互优化策略。首先，考虑智能楼宇灵活性资源的聚合特性，以聚合功率区间形式表征分布式光伏发电预测区间结果与灵活性资源可行域范围，建立微电网多智能楼宇滚动P2P交易模型；其次，将光伏出力不确定性给P2P交易带来的风险成本进行量化，建立微电网多智能楼宇经济调度模型，在此基础上，将楼宇间P2P交易功率作为一致性变量，基于相邻楼宇间的信息交互进行分布式求解，得出P2P交易功率与交易电价；最后，通过算例验证该文模型可在保证隐私性的同时，有效地提高微电网多智能楼宇系统的经济性。

随着风电研究的不断深入，其仿真模型中需要考虑的因素也逐渐增加，以往相对独立的电气仿真和气动机械仿真趋于联合，风电机组的机-电联合仿真技术得到了开发与应用。由于电气模型阶数较高，所需仿真步长较小，降低了联合仿真效率。为了提升机-电联合仿真效率，需要从模型和仿真步长方面进行优化。首先，对复杂的电气模型进行降阶处理，提高电气侧仿真速度，选取GH Bladed和Matlab/Simulink搭建机-电联合仿真平台，形成机-电联合仿真优化模型；然后，提出基于残差相似度和特征选择验证分析法的综合评估方法，将仿真精度与速度评估指标加权合并，形成仿真步长选取指导方法。最后，选择功率、转速以及高低速轴转矩等参量，在风速、电气侧扰动工况下，验证机-电联合仿真优化模型仿真效率的提升效果，并依据综合评估方法为步长选取提出参考建议。

为明确高压电缆充油终端内硅油-硅橡胶复合绝缘间的水分迁移过程及平衡特性，对两种绝缘材料开展了不同温度及湿度下的吸潮实验，研究了不同温度及湿度稳态条件下的水分迁移过程，在此基础上，考虑硅橡胶内硅油溶胀过程，分析了硅油-硅橡胶复合绝缘间的水分平衡特性。结果表明，同一温度下硅油含水量与相对湿度呈线性关系，其饱和含水量随温度呈指数变化；硅橡胶含水量与相对湿度呈非线性关系，其饱和含水量不随温度变化；且随着温度升高，水分由硅橡胶向硅油中迁移。进一步地，硅油-硅橡胶复合绝缘间存在硅油溶胀过程，该过程服从Langmuir扩散模型，随着温度升高，平衡溶胀质量不变，溶胀速率增大。硅油溶胀使硅橡胶自由体积增大，可溶解更多水分，在此基础上得到温度及溶胀作用下硅油-硅橡胶复合绝缘水分平衡曲线及曲面。随着溶胀程度的增加，水分子从硅油向硅橡胶中迁移。借此可准确地获取不同温度、湿度以及溶胀程度稳态条件下硅油、硅橡胶的含水量，为保证充油终端的安全稳定运行发挥预警作用。

内部短路是变压器面临的严重故障之一，会导致故障能量在短时间内迅速攀升，极易引发设备内部高能放电爆燃。然而，变压器潜在的内部短路工况组合极多，现有电路模型存在绕组多尺度耦合表征和参数辨识困难的问题。因此，该文瞄准变压器短路故障分析的迫切需求，将变压器绕组轴向虚拟分割为多个子绕组，提出可表征子绕组间漏磁特性的耦合漏感矩阵辨识方法，建立基于耦合漏感矩阵的变压器多尺度故障分析电路模型。该模型无需开展工程测试，直接利用有限元法进行参数化扫描即可提取电路参数。最后开展有限元模型和电路模型对比仿真，证明了该模型可满足多尺度、多工况的变压器内部短路仿真研究的精度要求，且显著提高了仿真效率。该方法能够为装备事故分析、溯源和故障防御等研究提供基础支撑。

电磁脉冲焊接作为一种先进的异种金属固相焊接技术，以其独特的优势在电力传输、汽车制造及制冷设备等领域获得了广泛应用。然而，该焊接技术在Al-Cu接头面临焊缝处存在金属间化合物、裂缝等中间层生成的问题，造成焊缝的力学性能降低。该文根据电磁脉冲焊接接头中间层的形成机理，提出基于双线圈结构的电磁脉冲焊接方法，通过降低焊接界面板件运动速度的水平分量降低界面剪切效应，从而抑制焊缝金属间化合物中间层生成。为验证该方法的有效性，基于电磁-力耦合有限元仿真模型，对比了基于单、双线圈结构的电磁脉冲焊接过程中的电磁参数分布特性，并将仿真的板件运动过程和实验进行对比，最后观测接头界面的形貌。结果表明，基于单线圈结构的电磁脉冲焊接接头界面出现了明显的中间层；而基于双线圈结构的电磁脉冲焊接接头界面无中间层产生，界面形貌剪切效应较低，且接头拥有良好的力学性能。

冰灾会对输电网造成严重破坏，提升冰灾天气下的输电网韧性至关重要。不同于台风、地震等极端自然灾害，冰灾因持续时间长且地理覆盖范围受微气象和地形等影响而难以精准预测，目前冰灾的时空演变规律尚不清晰。因此，该文提出一种基于多光谱卫星遥感的冰灾场景时序建模方法，结合多光谱遥感图像融合方法对Sentinel-2卫星遥感图像中的覆冰区域空间分布和时序变化进行高效提取和分析，利用偏微分卷积实现覆冰区域滚动预测，构建冰灾时序模型并基于条件变分自动编码器生成冰灾场景集。基于冰灾场景集，提出一种综合韧性评估指标并构建输电网两阶段鲁棒韧性提升规划模型：第一阶段研究灾前固定储能配置和维修资源的预规划，寻找最优投资决策；第二阶段研究灾中固定储能应急供电，并考虑有限资源的应急维修，保证负荷快速恢复，最大限度地提升系统韧性，减少系统经济损失。最后利用改进IEEE RTS-79输电系统验证所提方法的有效性。