针对实时控制、SCADA、工业边缘计算等场景对数据交互确定性、低时延与可运维性的核心需求，提出一种以共享内存为载体、静态建模为契约的零拷贝实时数据总线 ZRTDB（Zero-copy Real-Time Data Bus）。该总线将结构复杂度前移至建模与实例化阶段，运行期仅通过固定偏移直接读写共享内存，规避了动态分配与序列化 / 反序列化开销，保障了可预测的时延特性。同时，配套构建了完整的工具链与

摘要本文提出了一种基于神经网络的（NN-based）数据驱动迭代学习控制（ILC）算法，用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出（SISO）离散时间系统的跟踪问题。控制目标是使系统的输出在每次迭代过程中跟踪参考轨迹。因此，在每次迭代过程的每个相对时间点上，使用广义回归神经网络（GRNN）作为估计器来解决系统的关键参数，并使用径向基函数神经网络（RBFNN）作为控制器来解决控制输入。

需求响应资源数量的不断提升对响应资源的优化运行方法提出了更高的要求。面向工业园区内负荷聚合商开展日内需求响应的应用场景,提出了一种资源聚合优化配置方法,即在日前时段对响应资源预先聚合优化形成一定数量满足特定条件的聚合体,再在日内运行时段对各聚合体进行优化调用以满足电网侧需求。该方法实现对数量庞大、分散存在、特性各异的资源的灵活聚合和优化配置,充分发挥各资源响应潜力和互补特性,并通过将大量求解计算从

混合储能永磁同步电机驱动系统仿真模型机理与特性解析。

在 “双碳” 发展战略全面推进的背景下，风电、光伏等清洁能源规模化并网应用已成为能源转型的主流趋势。综合能源系统作为整合多种能源品类、实现多设备协同运行的新型能源载体，能够充分发挥多能互补、梯级利用的优势，有效承接高比例可再生能源接入。但风光能源固有的间歇性、随机性与反调峰特性，使得系统源荷双侧波动加剧，电网负荷峰谷差值不断扩大，弃风、弃光现象频发，不仅增加了系统调度运行压力，也制约了清洁能源的高

无差拍预测电流控制凭借动态响应快、控制精度高、工程实现简便等优势，在表贴式永磁同步电机调速系统中得到广泛应用。但传统无差拍预测电流控制高度依赖电机精准参数，运行过程中电感、磁链等参数失配会大幅恶化电流预测精度，导致系统动态稳态性能下降、电流谐波增大，制约了其工业应用效果。针对该问题，本文提出一种融合增量模型与电流预测误差补偿的鲁棒无差拍预测电流控制及电感在线辨识方法。首先，构建电机增量式无差拍预测

无差拍预测电流控制凭借动态响应快、控制精度高、工程实现简便等优势，在表贴式永磁同步电机调速系统中得到广泛应用。但传统无差拍预测电流控制高度依赖电机精准参数，运行过程中电感、磁链等参数失配会大幅恶化电流预测精度，导致系统动态稳态性能下降、电流谐波增大，制约了其工业应用效果。针对该问题，本文提出一种融合增量模型与电流预测误差补偿的鲁棒无差拍预测电流控制及电感在线辨识方法。首先，构建电机增量式无差拍预测

永磁同步电机凭借高效率、高功率密度、低转矩脉动等优势，广泛应用于工业驱动、新能源装备、智能伺服等领域，其控制系统的动态响应速度、稳态控制精度与抗扰动能力直接决定整机运行性能。电流环作为永磁同步电机矢量控制系统的内环核心，承担着电流快速跟踪、抑制扰动、保障系统稳定运行的关键作用，其控制算法的性能优劣对电机调速、转矩输出特性影响显著。

面向高比例新能源接入下综合能源系统运行难题，本文构建分时电价需求响应与多能调度相结合的双层优化模型。上层基于负荷数据完成峰平谷时段划分，依托需求价格弹性描述负荷响应特性，利用多元宇宙优化算法求解最优分时电价，实现负荷柔性调控与新能源波动平抑；下层整合电、热多类能源设备，搭建含多重约束的综合能源调度模型，以综合成本最低为目标完成日前优化调度。

新能源并网、储能变流与电机驱动场景对三相逆变器的转换效率、电能质量与电磁兼容性能提出更高要求。传统两电平硬开关三相逆变器搭配 LCL 滤波器方案存在高频开关损耗大、器件电压电流应力剧烈、高频电磁干扰突出等短板，限制开关频率提升与整机功率密度优化。软开关技术依托谐振辅助支路，令主功率器件在零电压或零电流状态完成开通与关断动作，可大幅削减开关损耗，同时抑制电压、电流变化速率，与 LCL 高阶滤波结构结