大规模光伏并网带来的出力随机波动、日内剧烈起伏问题，严重制约电网调频、机组调度与消纳规划工作。单变量、单步预测模型仅能输出下一时刻功率数值，难以支撑中长期电力资源配置；传统时序模型对辐照度、环境温度、湿度、风速等多源耦合变量间局部关联挖掘不足，多步预测过程中误差累积现象突出，极端天气场景预测稳定性较差。针对上述痛点，本文构建面向多变量输入、支持超前多步输出的 CNN-BiLSTM 混合深度学习预测

在空地一体化移动边缘计算场景中，无人机凭借机动灵活、部署便捷、覆盖范围广的优势，可作为移动边缘服务节点，搭载算力设备对地面分布式终端用户的计算任务进行实时卸载与就近处理，有效解决传统地面固定边缘基站覆盖盲区大、部署成本高、应急响应能力弱的问题。然而在复杂野外、陌生城市、动态干扰环境下，多无人机协同作业面临飞行障碍物规避、动态环境自适应、终端服务优先级差异化、多机无冲突协同等多重约束。

随着可再生能源装机容量的不断升高，风电、光伏大规模并网消纳成为制约新型电力系统快速发展的主要问题。电热综合能源系统通过热电联产、电转热等技术，实现电能和热能的联合生产和供应，有助于提高能源利用效率，促进可再生能源消纳。本文研究了考虑可再生能源消纳的电热综合能源系统日前经济调度模型，旨在通过优化调度策略，实现能源的高效利用和可再生能源的高比例消纳。

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