作为一种高效的热转化方法，水热处理技术在对餐厨垃圾以及其他有机废弃生物质进行无害化处理和价值提升方面，展现了广阔的应用潜力。文章对亚临界水热处理技术开展了深入研究，研发了餐厨垃圾水热处理工业化装置，该装置的处理量可达10 t/d，设备的投资成本为327.94万元。餐厨垃圾水热处理后的生物油产率为9%，热值为38.63 MJ/kg，生物油中低沸点（<343 ℃）馏分的占比可达82.62%，表明水热处理后的生物油具有作为替代燃料的潜力；水相产率为85%，水相可调配成腐殖酸有机液体肥料；利用该装置每处理1 t餐厨垃圾可获利1 302.93元，该装置的投资回收期为0.84 a。餐厨垃圾水热处理工业化装置攻克了餐厨垃圾等有机固废中无机组分高效分离、余热梯级回收利用等核心技术，还系统性解决了餐厨垃圾水热处理技术工业化面临的技术瓶颈。

为研究不同生物质与塑料共液化产物分布特性及协同效应，文章选取6种生物质与聚丙烯塑料（PP）共液化，以甲醇作为反应溶剂，在生物质与PP原料特性分析基础上，探究不同生物质与PP的共液化行为及产物分布差异。研究结果表明：供试生物质的挥发分含量越高，木质素含量越低，液化转化率就越高；生物质与PP共液化产物分布随生物质种类不同呈现出一定的差异性，生物质的木质素含量越高，共液化时的油相产物产率越高；共液化过程中存在产率协同效应，生物质所含灰分会对共液化过程的产率协同效应产生影响，生物质的灰分含量越高，共液化时的油相产物产率协同效应值越高；在供试生物质原料中，杨木与PP共液化的油相产物产率协同效应值最高，PP与杨木单独液化时的转化率分别为17%和36%，而杨木和PP共液化时的转化率为51%，其中油相产物产率为45%，杨木促进了PP热降解；生物质与PP共热液化在促进目标产物油生成、提升油品质方面具有一定优势。

文章基于Cycle-Tempo软件建立了掺氢天然气固体氧化物燃料电池（SOFC）发电系统模型，并详细分析了燃料电池的单电池电压、反应温度等工作条件和掺氢量、阳极燃料利用率等关键参数对SOFC发电系统的影响。研究结果表明：提高掺氢比、进口温度、单电池电压和阳极燃料利用率可以提高发电量，掺氢比提高可显著降低温室气体尤其是CO₂的排放；当燃气流量为0.043 7 kg/s、单电池电压为0.75 V、燃料利用率为80%，燃料电池进口温度为700 ℃、掺氢比为60%时，发电量为1 220.33 kW，效率为52.67%，碳排放量降低27.86%。

为解决传统光伏阵列建模方法在计算精度与可移植性上的不足，文章提出一种基于隐式双二极管模型（Implicit Double Diode Model, IDDM）和反偏模型（Reverse Bias Model, RBM）的光伏阵列建模方法。该方法首先根据光伏阵列实际运行状态配置环境参数；其次，基于IDDM与RBM的理论模型，计算不同运行状态下光伏电池的电流电压；再次，计算光伏阵列子串的电流与电压；最后，输出光伏阵列的I-V（Current-Voltage, I-V）特性曲线。实验结果表明，该建模方法具有较高仿真精度，理论与实际电流序列误差可减小到0.015 A。另外，该方法能够有效模拟光伏阵列在局部阴影遮挡、短路、等效串联电阻和并联电阻老化等状态下的I-V特性，可为光伏电站故障诊断研究提供理论依据与数据支撑。

为了探究结构参数对喷射器内流动特性的影响，评估不同工况下喷射式热泵系统的性能，文章构建了喷射器三维模型和喷射式热泵系统数学模型，研究了喷射器喉部直径（D_t）和喉嘴距（NXP）等几何参数对喷射器性能的影响，并分析了不同工况（蒸发温度T_e、冷凝温度T_c、发生温度T_g）对系统性能及喷射器特性的影响规律。研究发现，增大Dt可显著提升喷射器压升比，但会导致引射系数降低，压升比随NXP增大而下降，引射系数在NXP为7 mm时达到峰值。当T_c为40 ℃，T_g为70 ℃时，随着T_e从0 ℃上升到15 ℃，系统制冷系数（COP）从0.94增加到2.64，喷射器的压升比从1.61减少到3.31，引射系数则从0.51增加到0.89。其中，D_t和NXP的优化可显著改善压升比和引射效率，而T_e，T_g，T_c的合理匹配则对系统性能起决定性作用。

光伏发电的间歇性与波动性影响电网稳定，高精度预测太阳辐照度能为电力系统调度提供关键支撑。基于气象数据和天空图像的太阳辐照度预测方法已经被广泛研究，但是对于多尺度时序特征和天空图像特征的挖掘还十分有限，也没有充分利用特征间的相关性。文章提出了基于多源数据和Transformer框架的超短期太阳辐照度预测模型。首先，利用长短期记忆神经网络-Transformer学习多元气象序列的长短期时序变化特征；其次，利用卷积视觉Transformer对天空图像的全局信息和局部结构进行建模，提取深层次图像特征；最后，构建基于注意力机制的跨模态特征融合模块，利用图像特征表征时序特征，实现跨模态特征融合，由解码器输出预测结果。实验结果表明，与公认的先进方法相比，该方法的预测性能更优，与仅采用气象数据的情况相比，模型的归一化均方根误差平均降低了7.4%。模型通过挖掘多源数据（气象时序与天空图像）特征，并利用跨模态注意力机制有效挖掘其关联性，显著提升了预测精度。

针对风电机组中滚动轴承跨域诊断泛化性弱的问题，文章提出一种基于联合特征匹配的风电机组轴承故障诊断方法。首先，基于一维卷积神经网络设计了数据筛选方法，从源域中筛选出与目标域相似的数据组成新源域，重构训练集以减弱负迁移效应；其次，利用连续小波变换获取训练数据的二维时频特征，再通过残差神经网络获得一维特征向量作为迁移学习的初始特征，确保模型对训练数据特征的全面提取；再次，综合考虑源域和目标域的特征迁移损失，以及源域的分类损失，提出新的联合特征匹配损失函数，实现从源域到目标域特征的有效迁移；最后，利用所构建残差神经网络的softmax分类器实现故障的诊断分类。结果表明，通过多种源域与目标域的迁移任务仿真，验证了所提模型在跨域环境中具有较好的诊断性能。

对于大型漂浮式风力机，叶片形变对风力机性能的影响不可忽略。文章以IEA-15 MW风力机为研究对象，基于升力线自由尾迹模型和几何精确梁模型研究了横摇工况下叶片气弹耦合效应对风力机载荷特性的影响。结果表明，浮台的横摇运动带来的附加速度会改变翼型截面处的入流特征，从而使风力机的载荷发生波动，且在考虑叶片柔性形变后风力机载荷会降低。相比于固定工况，在横摇工况下，风轮平面的载荷分布不对称性更为明显，导致风轮的偏航和俯仰力矩的波动幅值变大。此外，在横摇工况下，叶片形变量会发生周期性波动，形变量从叶根到叶尖逐渐增大，其中扭转形变使有效攻角减小；导致柔性叶片载荷低于刚性叶片的直接原因是同一翼型截面处柔性叶片的攻角小于刚性叶片。

风车是将风能转换为电能的重要设施，针对遥感影像中小尺度风车识别过程中出现的漏检与误检问题，文章构建了新的高分二号风车数据集，提出了针对风车小目标检测任务的YOLO-WM算法。该算法在YOLOv8目标检测算法的基础上增加一个极小目标检测层，并在Backbone部分添加了BSAM动态注意力机制模块，使用轻量化C2f_RepGhost模块替换C2f模块，最后在预测阶段结合SAHI切片算法完成风车目标检测任务。实验结果表明，YOLO-WM算法在降低算法复杂度的同时更好地保留了浅层卷积特征，能更准确地捕捉小尺度目标信息。该方法弥补了小目标检测数据集的不足，经验证，改进算法在小尺度风车上的效果优于其他算法。文章研究结果对于风能资源合理优化配置与地理要素联合分析具有一定参考价值。

由于换流器存在输出电流幅值受限、相位受控以及缺少零序电流的现象，当海上风电场集电线路发生两相短路故障时，故障测距不准确。文章分析了海上风电场集电线路两相短路时的复合序网，使用故障期间柔性直流换流器和风电机组换流器抑制负序电流的特性，通过测量装置安装处的负序电压在线计算故障点的正序电压，构建了关于故障距离方程，最终求解出故障距离，完成在线故障测距。所提在线故障测距方法在较大过渡电阻、非阻性过渡电阻情况下依然能够可靠工作，不受海上风电场无功支撑策略影响，有利于提升海上风电场安全稳定运行能力。

基于二极管整流单元的海上风电送出方案能够降低海上平台的体积和重量，节省了大量运维成本。但二极管整流单元不具有换相可控性，当风电场出现功率波动时，其灵活性较差。文章首先建立了以三相永磁同步电机构成的风电场经二极管整流单元与辅助电压源型换流器（Voltage-Source Converter, VSC）并联送出系统的拓扑模型；其次，分别对网侧变流器采用了构网型控制策略和对VSC采用了跟网型控制策略；最后，基于Matlab/Simulink搭建RT-LAB半实物仿真系统。结果表明，文章所提控制策略提高了风电机组VSC的无功功率，实现了二极管整流单元输出功率的控制。

随着具备频率调节功能的风电机组大规模并网，其调频控制严重影响了电力系统暂态功角的稳定性。文章以送端区域接入风机且联络线中间节点发生三相短路故障的扩展两机系统为背景，研究了风机下垂控制对系统功角首摆稳定性的影响机理。首先，基于等面积定则建立了同步机转速差值与系统暂态能量的关系，并提出了包含风机出力、并网位置和系统惯量分布等影响因素的WDPAS（Wind Turbine Droop Control Affects Power Angle Stability）指标，用于分析风机下垂控制对同步机转速差值的影响；其次，以风机最大功率点跟踪控制时的系统状态为基准，研究了故障期间及故障清除后风机附加下垂控制时，系统暂态能量的动态变化情况；最后，通过系统功角首摆最大偏移量对系统功角首摆稳定性进行评估，并在DIgSILENT/PowerFactory仿真软件中搭建了扩展两机系统仿真模型，验证了该指标的合理性及结论的正确性。

针对可再生能源通过电力电子设备并入电力系统，导致电网系统强度减弱、物理惯性降低的问题，文章提出一种适用于柔性直流输电（Modular Multilevel Converter Based High Voltage Direct Current, MMC-HVDC）连接弱交流系统MMC内部能量控制的组网控制策略。在下垂组网控制的基础上，加入惯性环节和PI控制环节，使得MMC能够自动跟踪负荷变化调整自身功率输出，实现对交流电压和频率的无差调节。针对组网控制的MMC内部能量波动较大的问题，设计了一种MMC内部能量补偿控制策略，该策略能够有效降低子模块电容电压波动。最后，基于PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真平台建立MMC-HVDC系统，并选取交流系统负荷增加、负荷减少两种工况，验证了所提控制策略的可行性和有效性。

为应对分布式新能源并网导致的配电网功率波动问题，文章提出一种考虑电动汽车换电站（BSS）调频能力与源-荷相关性的配电网经济调度策略。该策略以系统总成本最小为目标，统筹调度包括BSS在内的调频资源，在维持功率平衡的同时约束BSS充放电行为。首先，构建调频信号预测模型，采用长短期记忆神经网络预测新能源与负荷功率，并利用Copula函数刻画其相关性，推导调频信号的条件概率分布；其次，提出基于源-荷相关性预测驱动的经济调度策略，运用Wasserstein距离处理预测数据并构建模糊集，结合分布鲁棒优化与机会约束建立考虑二次调频成本的经济调度模型，进一步通过条件风险价值（CVaR）近似转化机会约束，并利用Wasserstein对偶性将模型转化为线性规划问题求解。仿真结果表明，所提策略在经济性上优于传统方法。

在“碳达峰”与“碳中和”目标的驱动下，农村能源转型面临能源结构不合理、可再生能源供能占比及利用效率低等问题。针对生物质能、太阳能等可再生能源丰富的农村地区，基于温度对沼气生产效率的影响，提出了一种计及光热辅助制沼气的农村综合能源系统规划方法。首先，基于生物质能与太阳能资源耦合利用设计了农村综合能源系统架构；其次，构建了经济性最优的农村综合能源系统规划优化模型，包含能量平衡与设备运行等约束；最后，以山西某农村综合能源系统为例，对比分析有、无光热辅助制沼气两种规划方案。结果显示，采用光热辅助制沼气方案，沼气产气率提升，储能压力得到缓解，系统规划成本和碳排放显著降低，验证了文章所提规划方法的有效性和经济性。

针对波浪能转换装置在实际运行工况下产生的非线性效应导致波浪能捕获效率低下问题，文章提出一种模型改进功率优化策略。考虑浮子自由态所受合力，利用级数展开法进行等效近似，并引入独立迭代算法，基于统计相似性度量的卡尔曼滤波器确定多项式系数，建立欧拉-拉格朗日方程获取最优控制律，通过控制电流跟踪即可实现最大功率捕获。仿真结果表明，改进卡尔曼滤波器能降低噪声影响，减少参数辨识误差，文章所提策略可有效提升系统实际运行工况的输出功率。