为解决光伏发电出力间歇性、波动性带来的并网稳定性差、电能质量不达标的问题，本文搭建集Boost升压电路、Buck-boost双向DC/DC储能电路、单相并网逆变器于一体的光伏储能并网仿真系统。系统以Boost电路结合扰动观察法实现光伏组件最大功率点跟踪，最大化利用太阳能资源；通过双向Buck-boost DC/DC变换器搭建储能调控体系，稳定直流母线电压，平抑光伏功率波动；并网逆变器采用电流环闭环

针对海洋环境扰动、模型不确定性及误差约束条件下多艘欠驱动水面船舶的编队协调路径跟踪控制难题，本文以多欠驱动水面船舶系统为研究对象，结合视线（Line‑of‑Sight，LOS）制导策略、反步控制方法、神经网络自适应逼近技术与李雅普诺夫稳定性理论，开展非线性协调路径跟踪控制器设计与稳定性分析。首先针对直线路径、正弦曲线路径、圆形路径及混合路径四类典型航行轨迹，完成 LOS 制导率优化设计；依托图论理

为解决光伏发电出力间歇性、波动性带来的并网稳定性差、电能质量不达标的问题，本文搭建集Boost升压电路、Buck-boost双向DC/DC储能电路、单相并网逆变器于一体的光伏储能并网仿真系统。系统以Boost电路结合扰动观察法实现光伏组件最大功率点跟踪，最大化利用太阳能资源；通过双向Buck-boost DC/DC变换器搭建储能调控体系，稳定直流母线电压，平抑光伏功率波动；并网逆变器采用电流环闭环

针对大规模电动汽车无序充电对配电网稳定运行带来的挑战，传统统计建模方法难以刻画用户行为驱动下充电负荷的强随机性、时序依赖性与多维耦合特征，难以生成贴合实际运行规律的充电场景。为此，本文提出一种基于条件去噪扩散概率模型的电动汽车充电场景生成方法。首先，基于充电起始时刻、充电时长、充电功率、用户出行习惯等多维信息，构建用户个体与场站集群两层级行为特征矩阵，搭建多层级充电场景生成框架；

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