具体描述
为了满足全国联网和西电东送的国家战略决策以及我国高压直流输电工程建设和运行的需要，考虑到高压直流输电技术的新发展并吸取国内外高压直流输电工程科研、设计、安装和运行的实际经验，结合葛洲坝—南桥、天生桥—广州、三峡—常州、三峡—广东、贵州—广东、灵宝背靠背、三峡—上海等大型直流输电工程的建设和运行，特组织编写了《高压直流输电工程技术》一书。该书理论结合工程应用、全面系统、实用性较强，对我国高压直流输电的建设和运行具有重要的意义。
本书共十六章，主要内容有：高压直流输电概论、直流输电换流技术、直流输电稳态特性、直流输电控制系统与控制保护装置、直流输电系统故障分析与保护、换流站无功补偿与交流侧滤波、换流站直流侧滤波、直流输电系统过电压保护与换流站绝缘配合、直流输电外绝缘、直流输电线路环境影响、直流输电换流站主接线与主要设备、直流输电线路、直流输电接地极、背靠背直流输电工程、多端直流输电工程、直流输电工程可靠性分析及可用率等。
本书可供从事高压直流输电工程建设、设计、施工、运行、维护和检修，直流输电设备制造，电力系统规划设计与运行管理以及大功率换流技术等方面的专业技术人员、工程专家、管理干部等使用，也可以作为有关专业的研究生和大学生的参考书。
《复杂系统建模与仿真技术研究》 书籍简介 随着现代工程、科学研究以及社会治理的日益复杂化，对各种复杂系统的理解、预测和优化已成为关键挑战。《复杂系统建模与仿真技术研究》 并非聚焦于单一的工程领域，而是深入探讨了跨学科领域中，用于描述、分析和预测复杂系统行为的理论基础、建模范式和先进仿真技术。本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，理解如何将看似无序的系统转化为可被数学工具刻画和计算的框架。 本书的结构设计旨在引导读者从基础理论构建逐步迈向前沿应用，内容涵盖了从经典确定性模型到现代随机过程模型的构建方法，以及高效数值求解算法的应用。 --- 第一部分：复杂系统的基础理论与建模范式 本部分奠定了理解复杂系统的理论基石，着重于如何将现实世界的现象抽象化为数学模型。 第一章：复杂系统的基本概念与特性 本章首先界定了“复杂系统”的内涵，区分了简单系统、聚合系统与涌现现象系统。重点分析了复杂系统普遍存在的非线性、反馈机制、自组织能力、多尺度特性以及对初始条件的敏感性（混沌现象）。讨论了如何识别系统中的关键变量和耦合关系，为后续的建模工作提供分析框架。 第二章：经典数学建模方法回顾与适用性分析 本章回顾并比较了适用于复杂系统建模的经典方法。首先阐述了微分方程（ODE/PDE）在描述连续变化过程中的优势与局限性。随后深入探讨了偏微分方程（PDE）在空间分布系统（如扩散、波动）中的应用。同时，本书强调了系统动力学（System Dynamics, SD）方法论，特别是针对政策评估和长期趋势预测中反馈回路的绘制与分析方法。本章通过对比，指出了这些方法在处理离散事件、异构性连接时的不足。 第三章：基于智能体的建模（Agent-Based Modeling, ABM） ABM作为处理异构性、局部交互导致宏观涌现现象的强大工具，在本章被系统阐述。内容覆盖了智能体（Agent）的定义、状态空间设计、交互规则的设定（包括基于距离、基于网络拓扑的交互）。重点讨论了如何通过ABM来模拟社会经济系统、生态系统以及大规模群体行为，并着重分析了如何校准模型参数以确保模型结果与观测数据的一致性。 第四章：网络科学与拓扑结构分析 现代复杂系统往往表现为网络结构，本章将网络理论引入建模流程。详细介绍了图论基础，包括不同类型的网络（随机网络、小世界网络、无标度网络）的生成模型（如Erdős–Rényi模型、Barabási-Albert模型）。针对复杂系统，深入分析了中心性度量（介数中心性、度中心性）、社群发现算法（如Louvain算法），以及这些拓扑特征如何影响系统中的信息传播、鲁棒性与故障传播。 --- 第二部分：不确定性处理与随机过程模型 真实世界的复杂系统充斥着不确定性，本部分专注于如何将概率论和统计学工具整合到系统描述中。 第五章：随机过程与马尔可夫链 本章详细介绍了随机过程的基本概念，包括平稳性、遍历性等。核心内容聚焦于离散时间和连续时间马尔可夫链（MC）的构建与分析，特别是解决平衡分布、吸收态分析等问题。书中提供了如何利用MC来建模排队系统、故障恢复过程以及离散状态空间中的动态演化。 第六章：蒙特卡洛模拟与不确定性量化 蒙特卡洛方法是处理高维积分和复杂系统概率分布的利器。本章系统讲解了基础的均匀抽样、重要性抽样技术，并深入探讨了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，如Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽样，用于从复杂后验分布中高效采样。本章强调了如何使用这些技术进行模型参数的不确定性分析和敏感性评估。 第七章：随机微分方程（SDE）及其数值解法 对于包含连续时间噪声的物理、金融和生物系统，随机微分方程是必要的描述工具。本章介绍了伊藤积分的数学基础，并详细推导和比较了主要的数值求解方案，如Euler-Maruyama方法和Milstein方法。重点讨论了在数值求解过程中如何控制和评估截断误差和路径依赖性误差。 --- 第三部分：仿真、验证与模型应用 本部分关注如何高效执行仿真、验证模型的可靠性，并将建立的模型应用于实际的决策支持。 第八章：离散事件仿真（Discrete Event Simulation, DES） DES是分析资源受限、具有明确事件序列的系统的核心工具。本章详细介绍了DES的要素：事件调度、状态变量、随机数生成。内容涵盖了DES的实现技术，特别是如何利用面向对象的编程范式构建可重用的仿真组件。本书特别关注DES在供应链优化、生产流程调度中的应用案例。 第九章：高效并行仿真与计算资源优化 随着模型复杂度的增加，单核计算已无法满足需求。本章探讨了如何设计并行仿真算法，包括时间并行（Time Parallelism）和空间并行（Space Parallelism）策略。讨论了利用多核处理器和GPU加速复杂系统数值积分和大规模ABM运行的技术。 第十章：模型验证、确认与校准（Verification, Validation, and Calibration, V&V&C） 一个成功的模型必须是可信赖的。本章系统阐述了模型开发的V&V&C流程。验证（Verification） 侧重于模型实现的正确性（“我们是否正确地构建了模型？”），介绍了结构测试和逻辑检查。确认（Validation） 则关注模型与现实的匹配度（“我们是否构建了正确的模型？”），讨论了基于历史数据的拟合优度检验和前瞻性预测测试。校准（Calibration） 则侧重于参数优化，介绍了基于灵敏度分析的参数辨识方法。 第十一章：复杂系统的优化与控制 本章探讨了如何利用建立的模型进行系统级优化。内容包括基于梯度的优化方法在确定性模型中的应用，以及在随机模型中如何利用启发式算法（如遗传算法、粒子群优化）来搜索最优控制策略。针对具有延迟和不确定性的系统，引入了模型预测控制（MPC）的基本思想及其在复杂系统中的适应性改进。 --- 总结 《复杂系统建模与仿真技术研究》提供了一个整合性的视角，它避免了对单一工程分支的深入纠缠，而是专注于提供一套通用的、跨越物理、社会、生物等领域的系统分析工具箱。本书的深度和广度，使其成为高级工程研究人员、数据科学家以及需要处理高度非线性、多尺度交互系统的决策支持人员的必备参考书。它强调的不是特定的技术成果，而是构建和分析复杂系统思维框架的严谨性。
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