近年来，风电累计装机容量的快速扩增带动了风电运维市场需求持续攀升，风电齿轮油是运维中不可或缺的重要组成部分。因废风电齿轮油含有重金属、降解添加剂等有害成分，被归类为危险废物，其高效资源化与无害化处理对实现风电行业清洁化发展至关重要。首先，基于风电齿轮油的特性与组成，阐述了其在运行过程中因外来污染、高温高压氧化及添加剂降解等原因导致的运动黏度、倾点、水分、颗粒污染度、酸值及元素（Fe、P、S等）等典型性能指标变化规律和原因；系统梳理了当前废矿物油再生工艺的最新研究进展，涵盖预处理及分子蒸馏、溶剂萃取、加氢精制等主流技术路线，并分析了上述方法在延长废风电齿轮油寿命及回收再生上的可行性及局限性，如处理效率低、深度不足以及规模化应用受限等问题；最后，从产业层面、技术层面、全链条管理方面探讨了以合成型风电齿轮油为代表的高价值废油未来的发展方向，强调构建分级分类回收体系、开发绿色高效再生工艺与全生命周期管理将是实现风电行业循环经济的关键路径。

聚焦漂浮式风电机组三立柱浮式基础的结构安全性，开展稳性、极限强度及疲劳强度的系统性评估研究，采用SESAM软件系列模块，通过建立全尺寸有限元模型，结合相关规范对浮式基础进行完整稳性与破舱稳性分析。基于不同浪向、波幅和周期的载荷工况进行极限强度分析，发现结构最大应力集中于浮箱与立柱连接部位，但整体应力水平在设计抗力范围内；关键连接区域所有校核点的疲劳损伤度均小于1，满足设计寿命要求。该浮式基础结构在稳性、极限强度和疲劳强度方面均符合规范标准，为深远海漂浮式风电工程应用提供了重要安全依据，也为同类项目的安全性评估提供了方法与指导。

海上浮式风机在海洋环境中会受到多种因素的影响，这些海洋环境会显著改变浮式风机的运动状态，进而使风机的发电性能发生改变。研究了不同风浪条件下海流对半潜型浮式风力发电机运动响应的影响，并比较分析了海流对风力机发电功率的影响。选取半潜型浮式平台和5 MW风力机作为研究对象，采用OpenFAST、FAST to AQWA（F2A）和AQWA软件进行仿真。首先，在稳态风规则波、稳态风不规则波和湍流风不规则波3种环境条件下，分别计算了浮式平台的纵荡、垂荡、纵摇运动响应以及发电功率；然后，计算添加海流因素之后上述海况下的运动响应和发电功率。结果表明：海流主要对纵荡运动产生较大影响，最大差异达到13%，但对垂荡运动和纵摇运动的影响相对较小；在3种环境条件下的发电功率计算中，海流对风力发电机的平均发电功率和最大发电功率没有影响，工况间的差异小于1%，但在较复杂的工况下，发电功率的标准偏差差异较小，海流不会对发电功率的变化震荡程度产生影响。

燃煤烟气中CO2与N2的高效资源化利用是推动能源系统低碳转型的重要途径。电化学法耦合烟气中CO2与N2直接合成尿素，可在温和条件下将温室气体转化为高附加值化肥，兼具碳减排与资源循环双重效益。系统综述了该领域近期进展，通过异质结、导电MOF等新型催化剂设计优化反应路径，实现N2与CO2协同活化及C-N偶联效率提升，最高尿素法拉第效率达48%；未来突破需聚焦仿生催化材料开发、光-电耦合系统集成以及绿电驱动下碳捕集-转化-产物分离一体化工艺创新；从技术原理、工程挑战及产业衔接层面，论证了电催化尿素合成在煤电碳氮协同治理中的关键作用，为推进其规模化应用提供前瞻性策略思考。

退役晶硅光伏电池资源化回收对于材料的循环和新能源绿色健康发展具有重要意义。目前，主流退役光伏组件回收企业多聚焦于铝边框回收技术，而晶硅电池片中高价值银和铝资源尚未实现有效回收。为此，提出了液碱浸铝-硝酸浸银-液相还原制备银粉湿法回收工艺。通过优化实验参数，在氢氧化钠浓度1.0 mol/L、温度20 ℃、液固比10:1（mL/g）、反应时间40 min条件下，退役晶硅光伏电池铝的浸出率达到98.88%，同时硅浸出损失率仅为0.46%；在硝酸浓度4.0 mol/L、温度70 ℃、液固比5:1（mL/g）、反应时间60 min条件下，银的浸出率达到98.00%。以抗坏血酸作为还原剂，在抗坏血酸与银离子摩尔比1.25:1.00、温度30 ℃、搅拌速度250 r/min的条件下成功制备了纯度99.9%以上的银粉。该工艺具有回收率高、产品纯度高等特点，为退役光伏组件中晶硅电池片的资源化利用提供了有效途径。

塔式光热布雷顿循环发电系统的布置灵活，其吸热器工作温度较高，太阳能波动容易造成吸热器材料热疲劳或表面超温，亟需探索平抑吸热器温度波动的有效途径。开发了一种基于可逆氧化还原反应的锰基热化学热防护涂层，当太阳辐射增强且温度超过978 ℃时，涂层材料发生还原吸热反应，降低升温速率；当太阳辐射减弱且温度低于878 ℃时，发生氧化放热反应，减缓降温速率，进而平抑吸热器表面温度波动。研究表明：涂层材料与黏结剂的质量比为4:3时附着力可达国家标准的最高级，太阳光加权平均吸收率达到94.93%；在950 ℃恒温老化500 h、冷热交变老化100次循环以及氧化还原反应试验200次循环后，涂层加权平均吸收率仅分别衰减0.82百分点、0.98百分点和2.61百分点，且附着力保持在最高级；在±9.7 kW/m2的聚光辐射能流突变条件下，前100 s升温和降温速率分别降低59.66%和67.09%，升温和降温20 ℃所需的时间分别延长182.50%和438.60%。锰基热化学涂层表现出优秀的抗老化性能，并能有效平抑吸热器的温度波动，在塔式光热布雷顿循环系统中具有广阔的应用前景。

为了解决风、光等可再生能源发电制氢中电力输出的间歇性与不稳定性问题，实现绿电制氢设备的最优配置非常重要。研究引入离散组合优化算法与多目标蛙跳优化算法，针对纯光伏、纯风电和光伏-风电混合系统可再生能源发电的园区规划展开优化，构建电解槽系统效率与运行功率、成本与容量的模型。结果显示：在光伏容量2.60 MW和风电容量3.80 MW的混合系统中，氢平准化成本最低为17.83元/kg，电解槽满负荷小时数约3 400 h；经多目标蛙跳优化算法优化后，最优配置为光伏容量1.50 MW、风电容量0.55 MW，其最大制氢量2 949.62 kg。光伏-风电混合系统既能降低氢平准化成本，又能增加满负荷运行时间，可为未来可再生能源制氢的科学规划提供理论参考。

针对极端天气下光伏功率预测存在的气象响应失准、突变特征捕捉困难及数据稀缺等问题，提出一种基于模糊C均值（fuzzy C-means，FCM）、最大信息系数（maximum information coefficient，MIC）、时序变分自编码器（time variational auto-encoders，TimeVAE）、一维卷积神经网络（1D convolutional neural network，1DCNN）和simple-Mamba（S-Mamba）的组合功率预测模型。首先，通过气象特征结合FCM聚类将天气划分为晴天、多云、降雪和降雨4类；然后，结合MIC筛选出最佳气象特征子集，同时针对极端天气样本匮乏问题，采用TimeVAE进行数据生成，利用其分解式重构机制生成仿真数据；最后，使用1DCNN-S-Mamba组合模型通过局部卷积捕获短时突变特征，结合双向状态空间建模实现长程依赖解析进行 预测。实验结果表明，该模型提升了复杂天气下光伏功率预测的时效性与准确性。相较于 S-Mamba，所提模型平均绝对误差和均方根误差在降雪天气下分别降低了3.65%和5.10%。

利用火焰自发辐射（被动法）与吸收光谱（主动法）信号重建燃烧物理场是常用的2种光学测量方法，结合2种方法各自优势发展主被动结合方法将为燃烧检测提供新手段。通过在被动法测量系统中引入1条激光吸收光路同时获得火焰自发辐射和吸收光谱信号，将被动法重建的燃烧温度场和组分初始浓度场引入主动法重建中，结合平滑性与先验浓度物理场双重正则化约束发展主被动结合方法。针对典型单峰与双峰轴对称火焰截面开展模拟重建，当测量误差为1.00%时，单峰与双峰火焰燃烧温度场重建平均误差分别为0.92%和1.32%，水蒸气体积分数平均误差分别3.05%和3.31%。结果表明，双重正则化约束下主被动结合方法水蒸气体积分数重建精度相较于被动法明显提升，相比于主动法所需布置激光光路数大幅减少，实现了利用简单测量系统的燃烧温度场和组分浓度场准确测量。

随着城市热网系统规模的不断扩大和智能化需求的持续增长，传统基于单控制器模式的集控系统在算力支持、系统容错性、设备兼容性以及部署成本等方面逐渐暴露出技术瓶颈，已难以满足多域协同与智能优化控制的应用需求。为此，提出一种面向热网多域协同控制的新型冗余计算引擎，采用分层架构，将计算引擎解耦为管理程序与内核程序两大模块，实现了统筹管理与核心运算功能的分离；通过任务分级管理与协调调度机制，实现了周期与非周期混合运算任务的高效协同，提高了系统的运行效率与实时响应能力；增添冗余机制，提出一种热备式冗余同步方案，提高了系统在高负载场景下的可靠性与稳定性；构建了支持多语言异构智能算法灵活接入的统一体系，通过动态加载与接口映射机制，实现了图形化组态与底层算法代码的双向联动。该计算引擎有效提高了智能算法的部署灵活性与执行效率，提高了系统运行的稳定性与可靠性，在实际部署中智能算法加载成功率100%，主备切换时间不大于200 ms，同时降低了传统的硬件部署成本，为工业控制系统的智能化转型提供了高性能、低成本的解决方案，并具备向能源、交通等多领域推广的潜力。