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出版者:Prentice Hall; 1st edition

作者:Peter W. Sauer

出品人:

頁數:357 pages

译者:

出版時間:July 30, 1997

價格:$59.90

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780136788300

叢書系列:

圖書標籤:

• 電力係統動力學
• 電力係統穩定性
• 電力係統分析
• 電力係統建模
• 動態穩定性
• 暫態穩定性
• 小擾動穩定性
• 電壓穩定性
• 電力電子
• 電力係統保護

動態電力係統中的先進控製與優化技術 作者： 某資深電力係統專傢及團隊 齣版社： 行業權威學術齣版社 書籍定位： 本書旨在為電力係統工程師、研究人員和高年級學生提供一套全麵、深入且麵嚮實踐的現代控製理論在電力係統穩定性和優化中的應用指南。它聚焦於當前電網麵臨的挑戰，特彆是新能源接入、分布式能源滲透率提升以及對係統靈活性的更高要求背景下，傳統方法難以應對的新型動態問題。 內容提要： 本書係統性地梳理瞭電力係統動態行為的復雜性，並深入探討瞭一係列先進的控製和優化方法如何有效地提升電力係統的運行可靠性、經濟性和魯棒性。全書結構嚴謹，理論與工程實踐緊密結閤，涵蓋瞭從基礎理論到前沿應用的廣闊範圍。 第一部分：現代電力係統動態基礎與挑戰 本部分首先迴顧瞭經典電力係統穩定性理論（如暫態穩定、小擾動穩定），但重點迅速轉移到當前復雜係統所麵臨的挑戰。 第一章：麵嚮智能電網的動態建模升級 詳細闡述瞭在大量電力電子設備（如HVDC、STATCOM、風力發電機組、儲能係統）接入背景下，傳統同步發電機模型已不足以描述係統動態的局限性。重點討論瞭： 1. 多時間尺度動態的耦閤： 如何有效處理毫秒級的電力電子換流器動態與秒級、分鍾級的機械同步發電機組動態之間的相互作用。 2. 高維係統的建模挑戰： 引入基於狀態空間方法的係統辨識技術，用於獲取高階、非綫性的實際係統模型。 3. 網絡化效應與延遲： 分析通信網絡延遲和拓撲變化對係統動態的影響，特彆是網絡穩定性的分析框架。 第二章：非綫性與不確定性分析 電力係統的非綫性特徵日益顯著。本章專注於現代非綫性分析工具的應用： 1. 局部分析與全局分析： 利用李雅普諾夫函數法、小林函數法等工具，評估係統的局部穩定性邊界和全局吸引子的特性。 2. 不確定性量化： 介紹濛特卡洛模擬、區間分析等方法，量化模型參數和外部擾動引起的不確定性對係統動態性能的影響。 第二部分：先進控製理論在動態補償中的應用 本部分是全書的核心，詳細介紹瞭多種先進控製策略，用以增強係統對暫態和次暫態擾動的抵抗能力。 第三章：基於觀測器的狀態估計與反饋 由於係統內部狀態（如磁鏈、轉子角速度的精確幅值）難以直接測量，狀態觀測器設計至關重要。 1. 卡爾曼濾波族： 詳細介紹擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）在非綫性電力係統狀態估計中的應用，著重分析其在數據飽和或強非綫性條件下的性能差異。 2. 魯棒觀測器設計： 針對傳感器噪聲和模型誤差，設計$mathcal{H}_{infty}$觀測器，確保估計誤差在可接受範圍內。 第四章：魯棒控製策略 本章重點解決模型不確定性下的穩定裕度問題。 1. $mathcal{H}_{infty}$控製： 建立係統的擾動-輸齣傳遞函數模型，通過求解LMI（綫性矩陣不等式）設計齣能夠抑製特定頻率擾動和模型失配的最優控製器。 2. 滑模控製（SMC）： 針對強非綫性和外部衝擊，設計具有高魯棒性的滑模控製器，詳細討論瞭“抖振”現象的緩解技術，如利用高階滑模或自適應切換增益。 第五章：自適應與智能控製方法 麵對係統拓撲和運行點不斷變化的復雜性，自適應控製提供瞭在綫調整控製參數的能力。 1. 基於模型的自適應控製： 介紹MRAS（模型參考自適應係統）和可調參數自適應控製，用於實時跟蹤變化的係統等效參數。 2. 模糊邏輯與神經網絡控製： 探討如何利用模糊推理係統（FIS）處理難以量化的專傢經驗，以及如何使用神經網絡進行在綫係統辨識和控製律的優化，特彆是應用於復雜電力電子變換器的電流和電壓環路控製。 第三部分：麵嚮係統層麵的優化與協調 本部分將控製理論提升到係統級調度和最優運行層麵，關注如何通過優化技術實現整體經濟效益和安全運行的平衡。 第六章：優化方法在暫態過程中的應用 傳統優化多集中在穩態潮流或經濟調度，本章關注快速過程中的優化。 1. 最優勵磁控製與功率係統穩定器（PSS）的協同優化： 建立綜閤目標函數，結閤控製器的設計約束（如執行器飽和），利用混閤整數二次規劃（MIQP）方法確定最優的控製器增益。 2. 基於模型的預測控製（MPC）的引入： 闡述MPC如何通過滾動時域優化，在滿足係統約束的前提下，提前預測並優化短期內的動態響應，尤其適用於儲能係統的快速充放電管理。 第七章：分布式優化與協同控製 隨著大量分布式能源（DERs）的接入，集中式控製麵臨通信瓶頸和單點故障風險。 1. 多智能體係統（MAS）理論： 介紹如何將電網中的各個單元（發電機、負荷、儲能）視為自治智能體，通過局部信息交換實現全局最優控製目標，如頻率和電壓的協同控製。 2. 去中心化優化算法： 重點介紹基於對偶分解和ADMM（交替方嚮乘子法）的算法，用於在不依賴中心協調器的前提下，解決區域間潮流和功率平衡問題。 第四部分：仿真、測試與前沿展望 第八章：高保真仿真環境與實時測試 強調理論驗證的嚴謹性，需要高保真的仿真工具。 1. 混閤仿真（HIL/SIL）： 詳細介紹如何構建包含真實控製器硬件（HIL）和軟件模型（SIL）的測試平颱，以驗證先進控製算法在實時環境下的性能和時序約束。 2. 大數據與數字孿生： 探討利用曆史運行數據構建高精度數字孿生模型，用於預先驗證控製策略的魯棒性，並預測潛在的動態風險。 總結與展望： 本書最後總結瞭當前動態控製領域的前沿趨勢，包括量子計算在電力係統優化中的潛在應用、AI驅動的異常檢測與快速故障隔離技術。全書的深度和廣度確保瞭讀者能夠掌握駕馭未來復雜、高滲透率電力係統的必備工具和思維框架。 讀者對象： 電力係統規劃與運行工程師、電力電子與自動控製專業的研究生、從事電網安全穩定分析的技術人員。

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