Control and Automation of Electrical Power Distribution Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Northcote-green, James/ Wilson, Robert

出品人:

页数:488

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价格:1297.00 元

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isbn号码:9780824726317

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• 电力系统
• 配电系统
• 控制
• 自动化
• 电力电子
• 智能电网
• 电力质量
• 保护
• 优化
• 新能源

复杂系统中的智能协调与优化控制：面向下一代电网架构的理论与实践 本书深入探讨了在高度互联、动态变化的复杂系统中实现高效、稳定和自适应控制的理论基础与前沿技术。本书聚焦于如何设计和实现超越传统集中式控制范式的、具有高度自治能力的智能协调框架，以应对当前能源转型、分布式资源渗透以及网络安全挑战带来的新需求。 --- 第一部分：复杂系统建模与系统级动态分析 本部分构建了理解和预测复杂系统行为所需的数学和计算基础。我们不再将系统视为孤立的组件集合，而是将其视为一个相互依赖、具有涌现特性的整体。 第一章：非线性动力学与复杂性度量 本章从基础的非线性动力学出发，回顾了经典的李雅普诺夫稳定性理论，并将其扩展到高维、大规模系统的分析。重点讨论了混沌、分岔现象在工程系统中的表现形式，以及如何量化系统的复杂性。我们引入了基于信息熵（如 Kolmogorov 复杂性与 Rényi 熵）的度量方法，用以评估系统状态空间探索的难度和信息传输效率。特别地，对于包含大量异构节点的网络，我们分析了小世界现象和无标度网络的鲁棒性与脆弱性。 第二章：基于张量代数的系统级状态估计 传统的线性代数工具在描述多变量、多尺度耦合系统时显得力不从心。本章引入了高阶张量代数作为描述复杂系统内部连接结构和多线性耦合关系的核心工具。我们详细阐述了张量分解（如 Tucker 分解和 CP 分解）在降维和特征提取中的应用，特别是如何利用这些分解来精确捕捉系统状态的低秩结构。针对实际测量中普遍存在的稀疏性和噪声问题，我们提出了基于张量核范数最小化的状态重构算法，确保在传感器网络受限的情况下仍能获得可靠的系统全局视图。 第三章：网络拓扑的演化与鲁棒性分析 本章专注于网络结构本身的动态变化。我们研究了网络拓扑如何随时间演化，并分析这种演化对系统整体性能的影响。讨论了适应性网络模型，其中连接强度和结构响应于外部扰动和内部状态变化。我们引入了基于谱图理论的指标来评估网络连通性和关键节点的识别方法，特别是针对恶意攻击或随机故障情景下的网络韧性分析。内容包括使用随机过程模型来模拟网络的生长与修剪机制，并评估最优的预防性加固策略。 --- 第二部分：去中心化控制与多主体协调机制 本部分的核心在于构建在缺乏中央权威的情况下，如何实现分布式决策和全局最优性能的控制架构。 第四章：基于博弈论的自治决策框架 在多主体系统中，每个实体（Agent）都具有局部目标，这些目标可能与全局最优存在冲突。本章深入分析了非合作和合作博弈论在系统协调中的应用。我们详细讨论了纳什均衡的寻找与实现条件，特别是对于具有连续决策空间的复杂系统。重点内容包括：如何设计激励机制（Mechanism Design）以引导个体行为趋向社会最优，以及在信息不完全或存在恶意主体时的鲁棒均衡概念。此外，还探讨了演化博弈论在系统自适应策略学习中的潜力。 第五章：基于一致性算法的同步与信息融合 一致性算法是实现去中心化协调的关键技术。本章系统回顾了基于拉普拉斯矩阵的经典一致性协议，并将其扩展到非线性和带有通信延迟的场景。我们提出了新型的“状态依赖型”一致性协议，其中通信拓扑和权重依赖于当前系统状态的动态变化，以加速收敛速度并增强对网络拓扑变化的抵抗力。在信息融合方面，我们结合卡尔曼滤波的分布式变体（如分布式扩展卡尔曼滤波），实现了来自多个异构传感器的数据的无偏融合。 第六章：基于事件触发与脉冲控制的通信优化 在资源受限的环境中，持续通信是不可持续的。本章转向事件驱动控制（Event-Triggered Control, ETC）的研究，以最小化通信开销同时保持控制性能。我们提出了新的触发机制，该机制不仅基于状态误差的阈值，还考虑了系统动态的速度和通信延迟的保守性估计。对于离散事件的系统，本章探讨了脉冲控制策略，用于在不连续的时间点上施加精确的修正输入，实现对系统轨迹的精确导航，同时最大化脉冲间隔。 --- 第三部分：智能体学习与自适应优化控制 本部分关注如何利用先进的机器学习技术，使控制系统能够在未知或快速变化的动态环境中自主学习最优的控制策略。 第七章：深度强化学习在复杂系统中的应用挑战与机遇 深度强化学习（DRL）为解决高维、模型不完全的控制问题提供了新思路。本章深入分析了 DRL 在大规模系统控制中的核心挑战，如样本效率低下、训练过程的不可解释性以及对环境模型错误的敏感性。我们提出了“模型辅助”的 DRL 范式，即利用系统的部分物理模型来约束和引导神经网络的策略学习过程，从而在保证收敛性的同时加速学习速度。具体案例分析集中在复杂约束条件下的资源调度和动态负载均衡。 第八章：联邦学习与隐私保护的分布式控制策略 随着对数据隐私和系统安全的日益关注，中心化数据收集变得越来越困难。本联邦学习（Federated Learning, FL）用于分布式控制策略的聚合与优化。本章详细介绍了适用于控制领域的 FL 框架，重点解决异构性（Non-IID Data）对全局策略收敛的影响。我们引入了差分隐私（Differential Privacy）技术，确保在模型更新过程中，单个智能体的敏感操作数据不被泄露。同时，探讨了如何结合区块链技术来确保模型更新的去中心化验证和不可篡改性。 第九章：自适应优化与模型预测控制的融合 模型预测控制（MPC）因其前瞻性和对约束的处理能力而被广泛应用，但其计算负担在大型系统和快速动态下成为瓶颈。本章探讨了自适应 MPC（Adaptive MPC, AMpc）的最新进展。我们提出了一种基于在线辨识和最小二乘支持向量机的混合方法，用于实时更新系统动态模型。此外，我们设计了分布式 AMpc 框架，其中全局优化问题被分解为一系列由对偶分解或分布式梯度下降法协调的局部 MPC 子问题，极大地降低了实时计算的复杂度。 --- 第四部分：面向韧性与安全性的控制保障 本部分关注如何确保复杂系统在面对外部威胁或内部退化时，仍能维持其基本功能和性能的特性。 第十章：基于安全域分析的容错控制设计 系统韧性要求控制系统能够从故障中快速恢复或在故障发生时继续运行。本章引入了“安全操作域”（Safe Operating Region, SOR）的概念，该区域由硬性的物理和性能约束定义。我们设计了基于边界跟踪的控制律，确保系统状态向量始终保持在 SOR 内部。对于更严重的故障，我们提出了基于监督/检测机制的快速重构算法，利用冗余信息（如果存在）或最优估计来计算一个临时的、保证安全的控制输入，直到主控制器完全恢复。 第十一章：对抗性扰动下的鲁棒控制与逆向防御 面对蓄意攻击者，系统需要抵御精心设计的对抗性扰动。本章从控制理论的角度审视了对抗性样本问题。我们分析了控制系统对输入和状态扰动的敏感度（Control Sensitivity Analysis），并设计了旨在最大化扰动成本或最小化扰动影响的鲁棒控制器。内容包括基于 $mathcal{H}_infty$ 理论的鲁棒设计，以及结合生成对抗网络（GANs）来模拟和预测潜在攻击者的行为模式，从而提前部署防御策略。 第十二章：多尺度协调中的延迟与反馈回路的稳定性 在多尺度系统中，不同时间尺度上的反馈回路交互作用复杂。快速的局部反馈可能导致慢速的全局系统出现不稳定性。本章应用了无穷维系统理论和时间延迟系统分析工具，特别是利用 D-Kronecker 积和谱分析来解析这种跨尺度耦合的影响。我们提出了基于时滞补偿的解耦策略，通过在慢速层级引入预补偿因子，确保快速层级的优化不会对全局的长期稳定性造成负面影响。 --- 本书适合于控制理论、系统工程、计算机科学、应用数学及相关工程领域的博士生、研究生、研究人员和高级工程师，旨在提供一套前沿且深厚的理论框架和实用的技术工具，以应对未来复杂互联系统的设计、分析和管理挑战。

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这本书的封面设计和装帧质量着实令人印象深刻，那种沉稳的深蓝色调，配上烫金的字体，散发出一种专业且权威的气息，拿在手里就能感受到它的分量。我原本是抱着尝试的心态翻开它的，毕竟市面上关于电力系统的书籍浩如烟海，但这本书在绪论部分展现出的系统性和前瞻性，立刻抓住了我的注意力。作者并没有急于深入复杂的数学模型，而是先为读者构建了一个清晰的、从宏观到微观的电力系统运行图景，这对于初学者来说简直是福音。特别是它对现代电网面临的挑战，比如分布式能源接入、网络安全需求提升等议题的讨论，深度和广度都恰到好处，绝非那种陈旧的教科书可以比拟。我特别欣赏它在第一章中对“可靠性”和“效率”这对永恒矛盾的探讨，作者的论述非常精辟，仿佛是站在行业最前沿的工程师在与你对话。这本书的排版也十分考究，图表的清晰度和专业性达到了一个很高的水准，即便是最复杂的拓扑结构图，也能让人一目了然。这种对细节的极致追求，无疑提升了整体的阅读体验。

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整本书在收尾部分处理得尤为出色，它没有草草收场，而是用一个相当有分量的章节展望了“下一代电网的控制架构”。作者在这里的笔触变得略微宏大和哲学化，探讨了人工智能、量子计算等前沿技术对电网控制逻辑的潜在颠覆性影响。这部分内容不是空谈，而是基于对现有控制瓶颈的深刻洞察。我尤其欣赏作者提出的一些关于“自愈合网络”的概念模型，虽然目前看来还停留在理论层面，但它无疑为我们指明了未来十年研发的方向。这本书的价值不仅在于它教授了现有的知识和技术，更在于它激发了读者对未来电网的想象力和探索欲。读完最后一页，我合上书本时，脑海中不是知识点堆积的疲惫感，而是一种清晰的、面向未来的职业方向感，这对于一本技术专著来说，是极其难能可贵的成就。

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这本书的语言风格极其严谨，如同精密机械的齿轮咬合，每一个句子都好像经过了反复的打磨和校准，绝无任何冗余或含糊不清之处。它更像是一部技术规范文档的权威解读，而不是轻松的科普读物。在阅读关于继电保护原理的部分时，我发现它对各种保护定值整定的依据和边界条件的讨论，细致到了令人发指的地步。作者引用了大量的国际标准和最新的行业规范作为佐证，这无疑大大增加了其参考价值和可信度。然而，这种高强度的严谨性也带来了一定的阅读门槛，初次接触的读者可能会感到压力山大。但如果你已经具备了电力系统的基础知识，那么你会发现，这本书简直就是你知识体系中缺失的“精确性”部分。它强迫你思考每一个假设背后的合理性，让你从根本上理解“为什么是这样”，而非仅仅知道“它是这样”。

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说实话，我被这本书中对于“故障诊断与隔离”那一章节的详尽程度彻底折服了。很多同类书籍往往将这一块处理得比较笼统，无非是介绍一些标准流程，但这本书显然更进一步，它深入剖析了基于先进传感技术和大数据分析的智能故障预测机制。我仔细研究了其中关于暂态分析的部分，书中不仅推导了经典的微分方程组，更巧妙地结合了新型电力电子器件的非线性特性进行建模，这对于我们这些实际从事系统维护和升级工作的工程师来说，提供了极具操作性的理论指导。我尝试着将书中的某个改进算法应用到我们过去的一个历史案例中进行回溯分析，结果发现它能更早地捕捉到那些我们过去忽略的微弱信号预警。这种理论与实践紧密结合的叙事方式，使得这本书不仅仅是知识的堆砌，更像是一本高阶的工具手册。它不惧怕深入技术细节，但又总能在关键时刻提供清晰的上下文解释，避免了纯理论书籍常见的晦涩难当。

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我是一位侧重于经济调度和市场化运作的研究者，原本对纯粹的硬件控制系统类书籍兴趣不大，但这本书在“实时优化调度”这一章中，对我产生了意想不到的启发。它没有停留在传统的拉格朗日松弛法，而是花了大量篇幅去探讨如何将随机优化方法（如场景生成与剪枝）融入到日前和实时调度中，以应对风电、光伏等间歇性电源带来的不确定性。作者的行文风格在这里变得更加果断和前卫，充满了对未来电网形态的预判。特别是书中对“需求侧响应”与“电压稳定控制”如何通过价格信号实现耦合协调的论述，视角非常新颖，这让我重新审视了我们当前电力市场的激励机制设计。读到这里，我感到自己的研究视野被极大地拓宽了，这本书成功地在工程控制的硬核技术与系统经济学的柔性策略之间架起了一座坚实的桥梁，是跨学科学习的绝佳范本。

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