专家系统及其在电力系统中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787120023508

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• 专家系统
• 电力系统
• 人工智能
• 知识工程
• 电力自动化
• 智能电网
• 决策支持系统
• 规则推理
• 专家系统应用
• 电力系统分析

《智慧电网：数据驱动的决策与控制》 引言 电力系统的运行，从发电、输电到配电和用电，都日益依赖于海量数据的采集、分析和应用。传统依赖经验判断和预设规则的模式，在面对日益复杂的电网结构、多样化的能源接入以及快速变化的负荷需求时，显得力不从心。本书《智慧电网：数据驱动的决策与控制》深入探讨了如何利用先进的数据科学技术，赋能现代电力系统的智能化升级，实现更高效、更可靠、更经济的电力供应。本书聚焦于数据在电力系统决策和控制中的核心作用，阐述了从数据源的挖掘到数据分析的深度应用，再到基于数据分析的智能决策和控制策略的形成过程，旨在为读者构建一个全面理解和实践智慧电网技术体系的框架。 第一部分：数据驱动的基础——理解与建模 本部分将深入剖析电力系统的数据特性，并介绍构建数据驱动模型所必需的基础知识。 第一章：电力系统数据概览与采集 详细介绍智能电表、传感器、SCADA系统、通信网络等数据采集端。 分析不同类型电力数据（如负荷数据、电压电流数据、故障数据、天气数据、设备运行状态数据）的特征、格式和潜在的质量问题。 探讨数据采集过程中面临的挑战，如数据粒度、采样频率、通信延迟和数据安全。 介绍物联网（IoT）技术在电力数据采集中的应用，以及边缘计算如何预处理和加速数据传输。 第二章：数据预处理与特征工程 讲解数据清洗技术，包括缺失值填充、异常值检测与处理、数据去重等。 阐述数据标准化、归一化等数据转换方法，以适应不同算法的要求。 深入探讨特征工程在电力系统中的重要性，如从原始数据中提取有意义的特征，例如负荷峰谷比、功率因数变化趋势、设备负荷率等。 介绍时间序列分析的基础，以及如何构建用于预测和分析的特征。 第三章：电力系统建模方法论 回顾传统的电力系统建模方法（如潮流计算、故障分析模型），并分析其局限性。 介绍统计建模方法，如时间序列模型（ARIMA、ETS）在负荷预测中的应用。 探讨基于物理模型的机器学习方法，如利用Differential Equations（DE）与神经网络结合的Physics-Informed Neural Networks（PINNs）。 介绍图神经网络（GNN）在建模电网拓扑结构和节点间相互关系方面的潜力。 第二部分：数据分析的核心——洞察与预测 本部分将聚焦于各类数据分析技术在电力系统中的具体应用，以及如何从海量数据中提取有价值的洞察，并进行精准预测。 第四章：负荷预测技术 详细介绍短期、中期和长期负荷预测的方法。 重点阐述基于机器学习的负荷预测模型，如支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM）等。 探讨深度学习模型（如LSTM、GRU、Transformer）在处理复杂负荷模式和季节性变化中的优势。 分析外部因素（天气、节假日、经济活动）对负荷预测的影响，以及如何将其纳入模型。 第五章：可再生能源出力预测 分析风电、光伏等间歇性可再生能源的发电特性及其不确定性。 介绍基于数值天气预报（NWP）与机器学习结合的风功率预测方法。 探讨光照强度、温度、遮挡等因素对光伏发电预测的影响。 研究集成学习和多模型融合在提高可再生能源预测精度方面的策略。 第六章：设备状态监测与故障诊断 介绍基于传感器数据（温度、振动、绝缘数据等）的设备健康状态评估。 运用模式识别和异常检测技术，识别潜在的设备故障迹象。 研究机器学习算法在故障分类和故障定位中的应用。 探讨在线监测与离线诊断相结合的策略，实现预测性维护。 第七章：电网运行状态分析与态势感知 分析电网潮流、电压、频率等运行参数，识别运行瓶颈和不稳定因素。 利用聚类和分类算法识别不同的电网运行工况。 介绍状态估计技术，如何利用观测数据对电网状态进行最优估算。 探讨可视化技术在呈现复杂电网运行状态和态势感知中的作用。 第三部分：数据驱动的决策与控制——优化与自主 本部分将深入探讨如何将数据分析的结果转化为实际的决策和控制策略，从而实现电网的优化运行和智能化管理。 第八章：智能调度与经济运行 研究基于负荷预测和可再生能源预测的日前、实时调度优化。 探讨如何利用强化学习（RL）进行电网的实时动态调度和负荷响应。 介绍机组组合、经济调度等优化问题的求解方法。 分析市场信号（如电价）如何指导电网的经济运行。 第九章：电网状态的智能控制 研究分布式能量管理系统（DERMS）的协同控制策略。 探讨基于数据分析的电压稳定控制、频率稳定控制方法。 介绍柔性交流输电系统（FACTS）和统一潮流控制器（UPFC）等设备在电网控制中的应用。 研究如何利用大数据分析来优化电网的无功功率补偿和动态稳定裕度。 第十章：电网故障分析与快速恢复 利用数据分析对故障事件进行快速诊断和定位。 研究基于预测性分析的故障预警机制。 探讨智能断路器、重合闸策略等在故障隔离和系统恢复中的作用。 研究分布式控制策略如何实现电网的自愈能力。 第十一章：电网安全与韧性提升 分析网络攻击对电力系统数据和控制系统的威胁。 研究基于机器学习的网络入侵检测和防御技术。 探讨数据冗余、分布式存储等策略如何提高数据安全性。 研究如何通过智能决策和控制提高电网抵御自然灾害和人为破坏的能力。 结论 本书《智慧电网：数据驱动的决策与控制》为读者提供了一个关于如何利用现代数据科学技术构建更智能、更可靠、更高效电力系统的全面视角。通过对数据采集、预处理、建模、分析、预测以及最终的决策与控制等环节的深入阐述，本书旨在帮助电力行业从业者、研究人员以及相关领域的学生，理解并掌握数据驱动在推动电力系统转型中的关键作用，从而为构建未来可持续的能源体系贡献力量。

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我发现这本书在信息传输与通信技术如何深度融合于智能电网基础设施建设方面的阐述，达到了一个前所未有的高度。不同于市面上那些偏重硬件或纯软件的教材，它巧妙地架设起了物理层、数据链路层与应用层之间的桥梁，特别是对“边缘计算”在配电网故障快速隔离中的应用案例进行了细致的描摹。书中对于时间同步和数据完整性校验的章节，虽然技术性极强，但其行文逻辑极其清晰，仿佛一位经验丰富的通信架构师在手把手教你搭建一个万物互联的能源网络。书中对于不同通信介质（如光纤、PLC、无线Mesh网络）在不同场景下的延迟和可靠性对比分析，直接解决了我在项目选型时遇到的实际困境。读完这部分，我感觉自己对“数字化”的理解不再是抽象的概念，而是具象化为每秒钟需要处理的百万级数据包和毫秒级的决策响应。这种将前沿信息科学知识系统性地植入传统强电领域的做法，是这本书最让人拍案叫绝之处。

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对于热衷于新能源并网技术和储能系统集成的读者而言，这本书的价值是无法估量的。它对风能、太阳能等间歇性电源接入高渗透率电网所带来的挑战，进行了极其透彻的剖析，远超出了简单介绍接入标准。书中关于“虚拟同步发电机（VSG）”技术实现路径的详细对比，以及对不同类型电池储能系统（如液流电池与锂离子电池）在电网服务能力上的性能差异化分析，为我们提供了决策的坚实依据。最让我印象深刻的是，书中对直流输电（HVDC）技术在跨区域能源调配中的前瞻性布局进行了深入论述，不仅分析了其技术优势，还将其与长距离、大规模可再生能源基地的协同发展紧密联系起来。阅读这些章节，我仿佛看到了一张宏大的未来能源网络蓝图正在徐徐展开，里面充满了绿色、高效和智能的元素，这本书无疑是理解这张蓝图的关键指南。

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从结构美学的角度来看，这本书在描述电力市场化改革与监管机制方面的深度和广度，远远超出了我对一本技术专著的预期。它没有回避电力系统在社会经济活动中的复杂角色，反而将经济学原理、博弈论模型以及监管政策的演变过程，与电网的物理特性紧密地交织在一起进行探讨。我特别关注了关于容量市场设计与日前电能交易机制优化的那几章，作者引用了多个国际成熟市场的案例，并深入剖析了为什么某些看似完美的理论模型在特定国情下会遭遇水土不服。这本书的价值在于，它帮助我们认识到，电网的“最优运行”从来都不是纯粹的技术问题，而是技术、经济和政策三者相互制衡的动态平衡。作者的叙事口吻严谨而不失洞察力，使得原本枯燥的法规和经济模型变得鲜活起来，让人意识到，未来的电力工程师不仅要懂电压电流，更要理解市场脉搏。

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这套书简直是电力系统分析领域的里程碑式著作，尤其是在探讨现代控制理论与实际工程应用相结合的深度上，令人叹为观止。作者显然在电网的稳定性和优化调度方面投入了海量的心血，从经典的暂态稳定分析模型到前沿的动态无功补偿策略，每一个章节都像是经过了无数次实际运行数据的打磨。我尤其欣赏其中对于电力系统谐波抑制技术那部分的论述，它并没有停留在教科书式的理论推导，而是详细剖析了不同滤波方案在复杂电网结构下的实际性能差异，并给出了详尽的工程实施案例。对于那些希望将深奥的数学模型转化为可靠工程决策的工程师和研究人员来说，这本书无疑是案头必备的“武功秘籍”。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的培养，引导读者去审视那些隐藏在日常运行参数背后的复杂交互作用。阅读过程中，我多次停下来，反复揣摩那些关于电压稳定边界扩展的复杂算法，感觉作者对电力系统这一巨型复杂系统的理解已经达到了一个近乎哲学的层面，如何用最经济、最安全的方式驾驭这股庞大的能量流，书中给出了非常清晰且具有前瞻性的指引。

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我必须称赞作者在处理电力系统可靠性与韧性（Resilience）评估方法学上的创新和细致。这本书摒弃了传统单一故障分析的局限性，转而采用更贴近现代灾害场景的复合型、级联故障模型进行深入探讨。书中对于网络拓扑结构脆弱性分析（如基于图论的节点和边割集分析），以及如何利用先进的概率风险评估方法来量化电网在极端天气或网络攻击下的恢复时间目标（RTO），提供了非常实用的工具箱。这种从“预防”到“快速恢复”的思维转变，是当前电力系统安全领域最迫切的需求。作者在描述这些复杂的风险量化模型时，所使用的类比和图示都极为精妙，使得即便是初次接触这类高级风险分析的读者也能迅速抓住核心逻辑，这极大地提升了教材的实用性和可操作性。这本书教会我们的，是如何在不确定的世界中，建立一个能够持续、安全供能的强大系统。

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