电网监控与调度自动化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张永健

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:2009-5

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787508386300

丛书系列:

图书标签:

• 工业IT
• 电力系统
• 电网监控
• 调度自动化
• 电力自动化
• 智能电网
• 电力电子
• 电力系统分析
• 新能源
• 电力通信
• 电力物联网

好的，这是一份关于一本名为《智能制造系统中的数据驱动优化与控制》的图书简介，内容详实，不涉及《电网监控与调度自动化》的相关主题。 --- 图书名称：智能制造系统中的数据驱动优化与控制 图书简介 本书系统深入地探讨了在当前工业4.0和智能制造浪潮下，如何利用海量工业数据，结合先进的优化算法与控制理论，实现制造系统性能的全局性、自适应性提升。我们正处在一个数据爆炸的时代，传统基于物理模型和经验规则的控制与优化方法在处理高维、非线性、强耦合的现代复杂制造系统时，正面临严峻的挑战。本书旨在弥合理论研究与实际应用之间的鸿沟，为工程师、研究人员及高级学员提供一套完整、实用的数据驱动方法论框架。 第一部分：智能制造系统的数据基础与建模 本书的开篇聚焦于智能制造系统的核心——数据。现代工厂，无论是离散型还是流程型，都产生了海量的时间序列数据、传感器数据、设备运行日志以及质量检测报告。如何有效地采集、清洗、融合这些异构数据，是后续分析的基础。 第一章：工业物联网（IIoT）与数据采集架构 本章详细阐述了构建智能制造数据基础设施的关键技术。涵盖了从现场传感器到边缘计算节点，再到云端平台的数据传输协议（如MQTT、OPC UA）和安全机制。重点解析了边缘计算在实时数据预处理和初步决策中的作用，以应对低延迟的控制需求。同时，讨论了数据模型的标准化与语义互操作性，这是实现跨设备、跨系统数据有效集成的前提。 第二章：高维工业数据的特征工程与降维 在处理生产过程中的数千个实时变量时，如何提取出真正影响系统性能的关键特征至关重要。本章深入探讨了用于工业时间序列数据的特征工程方法，包括滑动窗口统计量、频域分析（FFT/ 웨ーブレット变换）的应用。随后，介绍了主成分分析（PCA）、t-SNE以及深度学习驱动的自编码器（Autoencoders）在处理高维传感器数据时的有效性，旨在实现对系统状态的低维有效表征。 第三章：基于数据的系统辨识与混合建模 传统的系统辨识依赖于精确的物理方程，但在许多复杂系统中，机理模型难以建立或参数难以估计。本部分介绍了如何利用历史运行数据，结合灰色模型、系统级联模型（Grey-Box Modeling）以及基于神经网络的非线性系统辨识技术。特别强调了混合建模（Hybrid Modeling）的实践，即将已知的物理定律嵌入到数据驱动模型结构中，从而在保证泛化能力的同时，增强模型的可解释性和鲁棒性。 第二部分：数据驱动的优化算法与决策 在准确理解系统动态的基础上，本书转向如何利用这些信息进行最优决策。优化是实现效率最大化的核心工具。 第四章：在线优化与实时调度算法 针对生产排程（Scheduling）和资源分配这一核心问题，本章引入了适应性较强的在线优化技术。详细分析了模型预测控制（MPC）的原理及其在应对动态扰动时的优势。对于高度离散和复杂的作业车间调度问题，重点讲解了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的决策框架。通过构建环境、定义奖励函数，RL智能体能够在没有明确规则的情况下学习到最优的调度策略，尤其在处理突发事件（如设备故障、紧急插单）时表现出色。 第五章：多目标优化与帕累托前沿分析 现代制造往往需要在多个相互冲突的目标之间进行权衡，例如，最大化吞吐量、最小化能耗和保证产品质量。本章教授如何构建多目标优化模型。详细阐述了加权法、ε-约束法以及进化算法（如NSGA-II）在求解非线性、非凸多目标问题中的应用，帮助决策者清晰地理解不同性能指标间的权衡边界（帕累托前沿）。 第六章：过程的自适应控制与参数辨识 控制系统的性能会随着时间推移、材料变化或环境漂移而下降。本章专注于提升控制器的自适应能力。研究了自整定PID控制器、自适应鲁棒控制（ARC）以及基于模型的自适应控制（MRAC）在实际生产线上的部署。特别关注了如何在数据驱动的框架下，实时估计和更新模型参数，确保控制回路始终保持在最优工作点附近。 第三部分：面向可靠性与质量的智能应用 数据驱动不仅关乎效率，更与设备的可靠性维护和产品质量保障息息相关。 第七章：基于剩余使用寿命（RUL）的预测性维护 本章是实现从反应式维护到预测性维护转变的关键。系统介绍了状态监测（Condition Monitoring）的传感器配置与数据特征提取。深入讲解了基于退化模型的寿命预测技术，包括基于物理磨损模型与数据驱动的生存分析（Survival Analysis）。重点介绍了深度学习模型（如LSTM、Transformer）在精确估计设备剩余使用寿命（RUL）上的前沿进展，并构建了最小化停机时间和维护成本的优化维护策略。 第八章：实时质量预测与过程控制 质量控制正从最终检验转向过程中的实时预防。本章探讨了如何利用工艺参数数据，实时预测最终产品的关键质量特性（CoQ）。讲解了软测量（Soft Sensing）技术，即利用易测量的变量来估计难以或无法实时测量的变量。此外，还详细讨论了基于预测质量的模型预测控制（PQ-MPC），通过将质量约束纳入到控制器的设计中，从根本上减少不合格品的产生。 第九章：安全与鲁棒性：数据驱动下的系统验证 智能系统在带来效率的同时，也引入了新的安全风险，例如传感器被恶意注入数据或模型出现偏差。本章探讨了如何评估和增强数据驱动优化与控制系统的鲁棒性。内容包括对抗性攻击的防御、不确定性量化（Uncertainty Quantification）在模型中的集成，以及如何设计故障检测与隔离（FDI）机制，确保在数据质量下降或系统发生意外变化时，仍能维持安全和稳定的运行状态。 总结与展望 本书的最后部分对智能制造领域数据驱动技术的发展趋势进行了前瞻性的分析，包括联邦学习在保护知识产权下的跨工厂数据共享、数字孪生（Digital Twin）与数据优化闭环的集成，以及面向可持续制造的能源优化调度方法。本书旨在为读者提供一个全面的技术蓝图，使其能够有效地利用数据资产，驱动制造系统的智能化转型与持续改进。 ---

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读完这本《电网监控与调度自动化》，我感觉自己的思维模式被彻底颠覆了。原本我对电网的理解还停留在比较宏观的层面，比如电力传输、负荷分配之类的。但这本书却像一把钥匙，打开了我对电网背后精细化运作的全新认知。它详细阐述了如何通过各种传感器和通信设备，实时捕捉电网的每一个细微变化，并将这些海量数据进行高效的处理和分析。我尤其对书中关于“数字孪生”在电网监控中的应用部分印象深刻，那种将物理电网在数字世界中进行精确映射，从而实现预测性维护和故障模拟的理念，简直太酷了！而且，书中并没有回避那些复杂的数学模型和算法，而是以一种循序渐进的方式进行讲解，即使是对算法不太熟悉的读者，也能逐步理解其原理和应用。我感觉自己仿佛置身于一个高科技的指挥中心，通过这本书，我学会了如何“听懂”电网的“语言”，并能对其进行精准的“诊断”和“决策”。这不仅仅是一本书，更像是一次深入电网核心的探险，让我对这个看不见的庞大系统有了更深刻的敬畏和理解。

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这本书我算是“啃”下来了，感觉就像完成了一次知识的马拉松。里面涉及到的技术点真的非常密集，从最初的信号采集和传输，到各种数据融合和模式识别，再到最终的智能决策和自动化执行，每一个环节都拆解得很细致。我特别喜欢书中关于“预测性维护”的章节，它介绍了如何利用大数据分析和机器学习技术，提前发现电网设备的潜在故障，从而避免大规模停电事故的发生。这种“防患于未然”的理念，在电网安全方面的重要性不言而喻。书中的图表非常多，而且都很有针对性，能够帮助我更直观地理解复杂的原理。同时，作者在讲解一些关键算法时，也会给出相应的伪代码或者流程图，这对于想要动手实践的读者来说，非常有帮助。我感觉自己的技术视野得到了极大的拓展，也对自动化在现代电网中的地位有了更深刻的认识。这本书的内容深度和广度都非常令人满意，称得上是一部关于电网自动化领域的“百科全书”。

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购买这本《电网监控与调度自动化》对我来说，更多的是一种知识补充和技能提升的需求。我一直对电力系统的运行和控制技术有浓厚的兴趣，尤其是在当前全球能源转型的大背景下，对智能电网的关注度也越来越高。这本书的内容，正好契合了我这方面的需求。书中对电网中各种保护装置、通信协议以及数据处理技术的介绍，都相当详细。我尤其关注了书中关于“新能源接入对电网稳定性的影响”以及“应对策略”的部分，这对于理解当前电网面临的挑战非常重要。作者在书中也分析了不同的自动化调度方案，并对它们的优缺点进行了比较，这有助于我了解如何在实际应用中做出最优选择。虽然这本书的技术性很强，但作者的讲解风格比较清晰，逻辑性也很好，使得我在阅读过程中能够保持专注，并且逐步理解其中的奥秘。这本书为我提供了一个全面的框架，让我能够系统地学习电网监控与调度的相关知识，为我未来的学习和工作打下了坚实的基础。

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这本书我抱持着极大的期待入手，毕竟“电网监控与调度自动化”这个主题听起来就足够前沿且实用。拿到书后，我第一时间翻阅了目录，发现它涵盖的内容非常广泛，从基础的电网运行原理，到各种监控系统的架构设计，再到高级的调度算法和自动化实现，似乎是一个相当全面的梳理。我特别关注了其中关于实时数据采集、信号处理和故障诊断的部分。我一直对如何让庞大复杂的电网系统变得更加智能、响应更快抱有浓厚的兴趣。这本书据说在讲解这些核心技术时，采用了图文并茂的方式，并且列举了许多实际应用的案例，这对于我这种理论与实践结合的学习者来说，无疑是极大的福音。我期望通过这本书，能够更深入地理解电网运行的每一个环节，掌握现代电网监控技术的核心要点，并对未来电网的发展趋势有一个清晰的认识。这本书的厚度和内容的丰富程度，预示着我将会有相当一段时间沉浸在其中，逐步啃下每一个知识点，并尝试将其应用到我目前工作中遇到的实际问题上，希望能从中找到一些创新的思路和解决方案。

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坦白说，我购买这本书时，是带着一丝观望的态度。毕竟“电网监控与调度自动化”这个领域，听起来就充满了专业术语和复杂的技术细节。我担心它会过于晦涩难懂，或者只是对现有技术的简单罗列。然而，事实证明我的担忧是多余的。这本书的作者显然是一位经验丰富的实践者，他用一种非常接地气的方式，将复杂的概念娓娓道来。书中对于不同类型监控系统的优缺点分析，以及在各种复杂工况下的应用策略，都写得非常到位。我特别欣赏书中关于“人机协同”在电网调度中的论述，它强调了在自动化程度不断提高的同时，操作人员的经验和判断依然至关重要。这本书并没有将自动化神化，而是更注重如何在现有技术框架下，最大化地发挥人的智慧和机器的效率。读完之后，我感觉自己对电网的调度流程有了更清晰的脉络，也对如何优化调度策略，提高电网的安全性和经济性有了更深入的思考。这本书就像一位博学的老师，不仅传授知识，更引导我形成一种解决问题的思路。

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