具体描述
本书全面介绍了电力系统负荷模型及其辨识方法。全书共分九章，第一章介绍了负荷建模的研究历史、负荷建模中的一些概念和术语、负荷模型对电力系统分析的影响、负荷模型在国内外电力系统分析中的使用情况、建模中应该考虑的因素和统计综合法与总体测辨法两种重要的负荷建模方法；第二章介绍负荷模型辨识中经常用到的最小二乘法和各种非线性优化算法；第三章介绍常用的电力系统静态负荷模型与参数辨识算法；第四章介绍感应电动机负荷模型、感应电动机模型参数辨识算法以及感应电动机典型参数；第五章介绍线性系统形式负荷模型与参数辨识，内容包括线性离散形式和连续形式的负荷模型与参数辨识及不同形式模型的相互转换；第六章主要介绍现代数据拟合技术在复杂非线性负荷特性描述中的应用，介绍了人工神经网络、支持向量机、模糊神经网络负荷模型与辨识，也介绍了传统的样条函数模型在负荷建模中的应用；第七章介绍负荷特性的分类与综合，着重介绍基于多组实测数据的离散形式和连续形式的负荷模型参数综合辨识算法；第八章介绍统计综合法负荷建模方法、动静态负荷特性的统计集结算法；第九章简单介绍负荷特性测辨系统的硬件与软件实现；附录是IEEE负荷建模工作组列出的有关负荷模型。本书可供从事电力系统分析相关工作的人员使用，也可供相关专业大中专院校师生学习、参考。
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用户评价
我是一位在电力行业工作多年的工程师，主要负责电网的运行和调度。随着智能电网技术的不断发展，对负荷预测和负荷特性的理解变得越来越重要。这本书的出现，无疑为我提供了宝贵的理论支持和实践指导。我特别欣赏书中对各种复杂负荷行为的深入剖析，例如居民用户的分时用电规律、工业用户的生产计划波动，以及商业用户的季节性差异等等。作者不仅列举了这些现象，更重要的是，他深入探讨了这些行为背后的驱动因素，并通过数学模型进行了量化描述。书中介绍的辨识方法，涵盖了从传统的参数估计到现代的机器学习算法，内容非常全面。我尤其对书中关于支持向量机（SVM）在负荷辨识中的应用章节印象深刻。作者详细阐述了SVM的原理，并结合实际算例，展示了如何利用SVM模型来提高负荷辨识的准确性。这对于我们分析和处理大量的实时负荷数据，有着非常重要的指导意义。此外，书中还提到了许多实际工程中的案例分析，这些案例紧密结合了理论知识，并给出了具体的解决方案，让我在阅读时能够立刻联想到实际工作中遇到的问题，并从中找到解决问题的思路。这本书的参考文献也相当丰富，为我进一步深入研究相关领域提供了指引。虽然我对电力系统已有一定的了解，但通过这本书的学习，我感觉自己的知识体系得到了极大的充实和提升，对于理解和应对电网运行中的挑战，我更有信心了。
评分这本书的书脊设计简洁大气，封面的配色也十分和谐，给人一种专业、严谨的感觉。作为一名在电力设备制造行业工作的工程师，我平时接触的更多的是发电机、变压器等一次设备，但随着电网的智能化发展，对负荷端的理解也越来越重要。这本书为我提供了一个全新的视角来审视电力系统。我被书中对各种非线性负荷模型的详细描述所吸引，例如像电动机、照明设备等，它们的功率消耗并非简单的线性关系，而是受到电压、频率等多种因素的影响。作者通过引入指数模型、幂函数模型等，精确地描述了这些复杂的关系，并通过实际的测量数据进行了验证。书中关于负荷辨识的章节，更是让我大开眼界。我一直对如何从测量数据中提取出准确的负荷模型参数感到困惑，而这本书则提供了多种有效的解决方案，包括最小二乘法、最大似然估计法以及一些基于神经网络的方法。作者在介绍这些方法时，不仅讲解了其数学原理，还结合了具体的算法流程，使得即使是初学者也能逐步掌握。我尤其欣赏书中关于模型验证和不确定性量化的讨论，这对于确保辨识结果的可靠性至关重要。总的来说，这本书让我对电力系统的负荷端有了更深刻的认识，也为我将来在产品设计和系统集成方面提供了更多思路。
评分这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，搭配银色的字体，营造出一种专业而又神秘的科技感。刚拿到手上，就能感受到纸张的厚实和细腻，翻阅时没有廉价的印刷味，而是散发出淡淡的油墨香，这在如今快餐式出版物中实属难得。我是一名对电力系统初学者，之前也翻阅过几本相关的入门书籍，但总觉得概念模糊，难以深入。这本书的目录结构清晰，条理分明，从基础概念的引入，到模型构建的详细讲解，再到辨识方法的逐一分析，每一步都衔接得很自然。我尤其喜欢其中对一些核心概念的解释，作者并没有简单地罗列公式，而是通过生动形象的比喻和深入浅出的语言，将抽象的理论变得通俗易懂。比如，在讲解负荷模型时，作者用了一个类比，将不同的负荷类型比作生活中的各种电器，通过分析它们的工作原理和特点，来理解电力系统中负荷的复杂性。这种“以终为始”的教学方式，让我觉得学习过程不再枯燥，而是充满乐趣的探索。此外，书中的插图和图表也做得非常精美，清晰地展示了各种负荷模型的特性曲线和辨识过程的步骤，大大增强了理解的效率。即使是一些复杂的数学推导，作者也给出了详细的步骤和关键点的提示，让我这个数学基础相对薄弱的读者也能跟上思路，逐步掌握。总的来说，这本书在内容深度和表达方式上都做得非常出色，是一本值得反复阅读和学习的优秀教材。
评分这本书的纸张和印刷质量都非常出色，排版也十分清晰，阅读体验很好。我是一名在电力数据分析领域工作的专业人士，每天都需要处理大量的电力负荷数据，并从中提取有价值的信息。这本书为我提供了系统化的理论知识和实用的方法论。我尤其对书中关于负荷辨识精度评估和模型优化的章节印象深刻。作者详细介绍了各种评估指标，例如均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并给出了如何选择合适的指标来衡量模型的性能。此外，书中还讨论了模型过拟合和欠拟合的问题，并提出了一些有效的模型优化策略，例如正则化、交叉验证等。这对于我们提高负荷预测的准确性和鲁棒性至关重要。书中还引用了许多前沿的负荷辨识技术，例如基于深度学习的负荷模型和基于贝叶斯方法的负荷辨识，这些内容为我提供了新的研究思路和技术方向。我发现书中提供的许多案例分析都非常贴合实际工程应用，这使得我能够将书中的理论知识直接应用到我的工作中，并取得了显著的成效。总而言之，这本书是我在电力数据分析领域学习道路上的重要里程碑，它为我提供了宝贵的知识和工具，帮助我更好地理解和分析电力负荷数据。
评分这本书的封面设计非常专业，内容的编排也体现了作者深厚的学术功底。我是一名在电力系统仿真领域工作的研究人员，对负荷建模和辨识有着深入的研究需求。这本书为我提供了关于负荷模型与辨识的全面而深入的论述。我特别欣赏书中对各种负荷模型背后物理含义的细致阐释，例如，作者通过分析不同负荷的内阻、感抗和容抗等参数，来解释它们在电力系统中的动态响应特性。这使得我对负荷的理解不仅仅停留在数学模型层面，更能深入到其物理机制。书中对于负荷辨识的各种算法，从传统的最小二乘法到现代的粒子群优化算法，都进行了详尽的介绍，并分析了它们在不同应用场景下的优缺点。我尤其对书中关于基于遗传算法的负荷辨识方法进行了深入研究，作者详细阐述了遗传算法的编码方式、选择、交叉和变异等操作，并给出了具体的算例，这为我开发新的负荷辨识算法提供了重要的参考。此外，书中还对负荷辨识的实时性要求以及在线辨识方法进行了探讨，这对于我开展实时仿真研究具有重要的指导意义。这本书不仅巩固了我已有的知识，更重要的是，它为我提供了新的研究思路和技术方向，让我能够更上一层楼。
评分拿到这本书，首先被其厚实的装帧和精美的封面设计所吸引。我是一名对电力系统充满好奇的业余爱好者，虽然没有专业的背景，但一直对电力系统的运行原理和技术发展有着浓厚的兴趣。这本书的内容对我来说，就像打开了一扇新的大门。作者在开篇就用非常通俗易懂的语言解释了什么是负荷模型，以及为什么需要进行负荷辨识，这让我这个门外汉也能迅速理解其核心概念。书中对不同类型负荷的详细介绍，例如居民用电的季节性变化、工业用电的昼夜节律，以及公共设施的特殊用电模式，都让我感觉非常贴近生活。我尤其喜欢书中关于负荷辨识的案例分析，作者通过图文并茂的方式，展示了如何从实际采集到的数据中，一步步构建出准确的负荷模型。这些案例让我觉得，原本枯燥的数学模型变得生动有趣起来。虽然书中包含一些数学公式，但作者都提供了详细的推导过程和解释，让我能够慢慢消化和理解。我甚至尝试在自己的电脑上复现书中介绍的一些简单模型，虽然过程遇到了一些困难，但最终的成功让我充满了成就感。这本书让我对电力系统有了更全面、更深入的认识，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。
评分我是一名在电力公司从事变电站监控工作的技术人员。我们每天都要面对大量的实时数据，如何准确地理解和分析这些数据，对于保障电网的安全稳定运行至关重要。这本书虽然有些理论深度，但其内容却与我们的实际工作息息相关。我尤其对书中关于负荷分类和特征提取的部分很感兴趣。作者通过分析不同类型负荷的用电特性，例如电压敏感性、频率敏感性以及功率因数等，为我们理解电网的负荷结构提供了清晰的视角。书中介绍的聚类分析和主成分分析（PCA）等数据挖掘技术，为我们从海量数据中提取有价值信息提供了有效的工具。例如，通过PCA，我们可以有效地降低负荷数据的维度，找出影响负荷变化的主要因素，从而简化后续的建模和辨识过程。书中还提到了许多关于负荷辨识在电网安全评估和稳定分析中的应用，例如如何通过准确的负荷模型来评估电网在扰动下的响应，以及如何利用辨识结果来预测潜在的负荷侧风险。这些内容对于我们日常工作中的故障分析和事故预警都有着重要的参考价值。这本书不仅提升了我对负荷特性的理论认知，更重要的是，它让我能够更好地理解和利用我们日常采集到的数据，从而更有效地完成我的工作。
评分作为一名电力系统专业的硕士研究生，我一直在寻找一本能够系统梳理负荷模型与辨识相关知识的书籍，这本书恰好满足了我的需求。它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是，作者在理论模型构建的基础上，详细介绍了各种辨识算法的原理、步骤和优缺点。我对于书中关于状态空间模型在负荷辨识中的应用部分特别感兴趣。作者从系统动力学出发，构建了能够反映负荷动态变化的数学模型，并通过卡尔曼滤波等先进的状态估计方法，实现了对负荷状态的实时跟踪和辨识。这种方法在动态负荷分析和故障诊断方面有着广阔的应用前景。此外，书中对于负荷辨识中的不确定性处理也进行了详细的探讨，例如如何考虑测量误差、模型不确定性以及外部干扰等因素，并给出了相应的鲁棒辨识方法。这对于提高辨识结果的可靠性和鲁棒性至关重要。在我的硕士论文研究中，我正尝试将书中的某些模型和方法应用于实际的电网数据，书中提供的详细算例和清晰的步骤，为我的研究提供了坚实的基础。我甚至尝试复现了一些书中提到的算法，结果与书中描述的非常一致，这充分证明了其内容的严谨性和实用性。总而言之，这本书为我的学术研究提供了宝贵的理论和方法支持，我强烈推荐给所有对电力系统负荷建模与辨识感兴趣的研究生和研究人员。
评分这本书的印刷质量非常好，纸张厚实，排版清晰，文字和图表都非常易于阅读。作为一名在电力规划部门工作的专业人士，我深知准确的负荷预测对于电力系统的规划、设计和运行至关重要。这本书从理论到实践，系统地阐述了负荷模型与辨识的整个过程，为我提供了宝贵的知识和工具。我特别喜欢书中关于时间序列分析在负荷预测中的应用部分。作者详细介绍了ARIMA模型、SARIMA模型以及更先进的LSTM神经网络模型在负荷预测中的应用，并提供了相应的模型参数选择和模型评估方法。这对于我们进行长期的电力负荷预测，制定合理的电力发展规划，具有非常重要的指导意义。书中还对负荷的随机性和不确定性进行了深入的分析，并提出了多种处理方法，例如蒙特卡罗模拟和场景分析等，这有助于我们更好地评估电网运行风险，制定应对措施。我注意到书中还引用了大量最新的研究成果和工程实践，这使得这本书的内容既具有理论深度，又不失时效性。在我的日常工作中，我经常需要处理大量的历史负荷数据，并根据这些数据来预测未来的负荷需求。这本书中的模型和方法，极大地提高了我的工作效率和预测精度。
评分这本书的装帧质量极佳，封面设计既有科技感又不失沉稳。我是一名电力系统的在读博士生，研究方向正是负荷辨识及其在电网稳定分析中的应用。这本书的出现，无疑为我提供了最权威、最全面的理论和方法指导。我特别赞赏书中对各种负荷模型的分类和梳理，从经典的指数模型、幂函数模型，到更为复杂的基于物理模型和行为模型的辨识方法，作者都进行了系统而深入的讲解。这些模型不仅涵盖了各种典型负荷的特性，也为分析和预测复杂负荷行为奠定了坚实的基础。书中对于负荷辨识算法的详细介绍，从参数估计的经典方法，到现代的机器学习和人工智能技术，都进行了详尽的论述，并配以大量的图表和算例，使得复杂的概念变得易于理解。我尤其对书中关于模型辨识中的过参数化问题和数据冗余问题的处理策略印象深刻，作者提出的基于信息准则的模型选择方法，对于提高辨识结果的泛化能力至关重要。在我的博士论文研究中，我将这本书中的多种模型和辨识方法进行了尝试和比较，并取得了非常好的研究成果。这本书的参考文献列表也非常丰富，为我进一步深入研究提供了宝贵的资源。
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