电辅助制造（EAM）是一种前景广阔且发展迅速的金属加工方法。低压大电流脉冲电源是EAM中的关键子系统之一，需要进行合理设计以应对EAM场景下器件瞬态温度变化大的情况。提出了一种基于器件级电热建模的低压大电流脉冲电源的模型设计方法。首先，通过器件级有限元仿真得到了关键部件的热应力，并提出了一种简化的热建模方法，以减轻有限元模拟的计算负担，得到脉冲电流作用下的动态热剖面。其次，基于热模型，研究了电流脉冲持续时间对MOSFET最高温度和温度变化的影响。最后，以10 V/500 A脉冲电源为例进行了理论分析和验证。研究结果有助于EAM应用中脉冲电源的优化设计。

提出了一种变模态宽电压范围双向隔离型谐振变换器，所提变换器具有升压电路及反激电流馈拓扑的优势，通过复用谐振电感的预先储能和反激馈能，提高了电池侧向网侧输出的增益和变换器功率密度，减小了电路无功环流。变换器采用定频脉冲宽度调制，根据不同的工况分别对应多种工作模式，适合宽范围输出。首先介绍了变换器工作原理，分析了能量在不同方向流动时的输出增益，最后以满足在家庭分布式储能系统中电池充放电为前提，对器件和控制参数进行了设计，验证了理论分析的正确性。

针对三相脉宽调制（PWM）整流器在负载变化时输出电压波动大且恢复时间长的问题，提出一种改进单神经元梯度学习控制策略。由于传统的PI控制器参数在负载变化时适应性差，在电压外环采用单神经元PI控制，利用梯度下降法在线调整权值参数。为了避免求解过程中落入局部最优解，采用带有重启功能的随机梯度下降算法（SGDR），利用余弦退火改变权值的学习速率，提升算法的收敛性能。通过Matlab及半实物仿真实验，比较分析三相PWM整流器电压外环采用不同控制算法下的动态响应性能，结果表明：改进单神经元PI算法控制下的三相PWM整流器在负载变化时具有更小的电压波动、更快的动态响应以及更加稳定的运行状态。

为分析不确定干扰因素影响下的实际电力网络电能质量问题，提出一种经验小波变换（EWT）和改进S变换相结合的电能质量检测与识别方法。该方法一方面利用EWT联合归一化直接正交（NDQ）算法和奇异值分解（SVD）算法准确提取调幅-调频分量的频率、幅值和时间参数，另一方面考虑到EWT算法在高噪声环境下瞬时幅值波动的问题，引入改进S变换提取高噪声干扰下的电能质量扰动时频信息，最后，基于EWT和改进S变换提取的扰动特征向量，利用基于改进粒子群优化算法（IPSO）优化支持向量机（SVM）的电能质量扰动识别分类器实现扰动类型的精确识别。仿真和实验表明所提方法在复合扰动识别分类时平均识别准确率为93.23%，且能够准确识别4种实测扰动信号。

在配电网网格负荷控制与规划中，为优化配电网网格线损、供电质量、负荷等结构性指标，研究提出了一种基于差分进化算法的配电网网格负荷控制与规划技术。针对配电网格中各类发电装置，建立电网规划模型，设定和构建初始化种群，选取适当差分初始矢量实施变异处理，在差分增量下构成新个体的前提下，为提高后代种群多样性，利用交叉因子对差分出的个体实施交叉训练，以此形成新的分配个体。最后，利用贪婪选择模式评价和保留子代种群，控制可控负荷和不可控负荷的有功功率，从而完成电网网格规划。实验结果证明，运用差分进化算法对配电网网格的负荷控制和规划效果都比较好，鲁棒性能优越，迭代速度也更快。

交直流混联电网能够在较大范围内均衡电力系统运行时的潮流，有利于提升新能源大规模接入电网的接入容量及接入范围，是现代电网发展的重要趋势。为分析交直流混联系统的结构脆弱性，避免电网大停电事故的发生，提出一种基于秩和比（RSR）法的电网结构脆弱性分析方法。首先，基于复杂网络结构特性建立脆弱性指标集，其次选用RSR法结合主、客观评价法得到节点脆弱性综合权重值，最后，为验证所提方法的有效性，以EPRI-36节点交直流混联系统为基础算例进行节点脆弱性分析，结果表明该方法具有可行性。

合理规划配电网是提高风电消纳能力的重要一环，但风电出力与负荷时序特性场景应用较多，会增加模型求解难度，对优化配置结果有不利影响。引入拉丁超立方抽样结合K-means聚类技术削减样本数量得到典型风电与负荷多场景模型以提高模型计算效率。考虑风电运营商与国网公司利益，建立计及风电时序特性的主动配电网双层规划模型，即上层以风电运营商收益最大为目标确定风电规划方案，下层以配电网络损耗最小优化系统运行状态。基于IEEE 33节点系统进行算例分析，验证规划模型的有效性。研究结果表明：采用GA-PSO联合优化算法规划后配电系统损耗成本为26.04万元，比单一GA算法和PSO算法规划分别降低了5.03%和0.77%，场景成本减少了4.0万元。因此，验证了所提规划模型的有效性。

鉴于原有的高维非线性潮流模型无法适用于配电网线性规划，而现有的线性化潮流模型存在通用性不强的问题，提出了一种考虑负荷电压静特性和PV节点的配电网线性化潮流计算方法。所提方法基于极坐标系下的潮流方程，利用配电网的特征对潮流方程的电压幅值和相角进行解耦；再根据PV节点自身的控制特性，推导出一种含PV节点的线性化潮流计算模型。所提模型不仅考虑了PV节点和负荷电压静特性，而且兼顾对过负载和弱环网的适应性，无需迭代便可求解配电网的电压分布。仿真结果表明：所提方法具有较高的精度和通用性，可用于配电网的快速分析。

在有限的资源和时间背景下，设备检修是保持系统稳定运行的有效方法。为了高效地分配检修资源，应该首先确定系统中最关键的设备，即那些发生故障会造成较大后果的设备。首先提出了一种新的多准则决策方案来识别配电网中的关键线路，与以往基于层次分析法不同，采用最优-最劣法，根据专家的知识和判断求得系统可靠性指标的权重。此外，在传统最优-最劣法中引入模糊理论克服专家判断和决策中普遍存在的不确定性。最后，利用逼近理想解排序法对IEEE14节点配电网线路进行检修优先排序。所提的方法可以更快、更准确地确定系统检修的优先顺序。

随着新型电力系统的加速构建，电网的谐波特性日益复杂，研究谐波数据的有效统计管理，对评估电网电能质量好坏具有重要意义。提出一种基于最大熵原理的谐波评估指标统计方法，通过记录并保存谐波数据的平均值、中心距等数字特征，使用最大熵原理对谐波进行概率分布拟合，达到保存并识别谐波特征的目的，方便数据储存；利用拟合的概率分布获取谐波95%概率值和99%概率值两种谐波评估标准，保证了指标的准确性和一致性。最后通过谐波实测数据进行算法实例分析，验证了所提方法的有效性。

变电站直流系统的状态直接关系到变电站的正常运行，为了对变电站直流系统出现的接地故障快速、准确定位，提出了一种双树复小波变换（DT-CWT）和奇异值分解（SVD）相结合的变电站直流系统接地故障检测新方法。该方法首先利用DT-CWT对支路电流信号进行分解来构建Hankel矩阵；然后对Hankel矩阵进行SVD分解，得到一系列奇异特征值；再次，利用相邻奇异值差值构建奇异值差分谱，通过奇异值差分谱最大峰值来保留有效的奇异值个数；最后，利用保留的奇异值来重构低频信号。算例分析结果表明，该方法能够准确地从支路电流信号中提取出低频交流信号，可以对变电站直流系统接地故障进行准确定位，很大程度上减小对地电容对检测精度的影响。

输变电系统是电力输送的重要纽带，为了降低运维成本和提高识别效果，提出一种基于AI技术的输变电脆弱线路自动识别与控制应用方法。利用人工智能技术（AI）的决策树贪心算法（ID3）度量线路不同运行特征之间的信息量，得到线路特征，引入互信息特征选取（MIFS）优化决策树，利用调节系数和惩罚项平衡线路运行特征间的冗余度，并且引入加权度数，衡量节点权重并重点考虑所有连接线路的有功总量。在综合分析电纳介数和加权度数等指数前提下得到综合的脆弱线路自动识别指标，建立识别模型，最后改变输变电线路的潮流传输及负载变化实现控制。实验证明所提方法能够准确识别出脆弱线路位置，方法有效可行，其控制应用也有效降低了运维成本。

为提高变频器产品调试和故障监控分析能力，提出了网络版过程数据采集与分析软件设计方案，论述了软件系统的组成以及实现方式，提出了多线程、虚拟内存、绘图类库、高速光纤同步等技术手段用以解决系统运行技术难题。此软件系统经过现场应用表明，系统运行稳定，具有低成本、多通道传输、低采样周期、高数据精度、图形功能丰富、可扩展性强等特点。