現代電力係統辨識人工智能方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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艾芊 著

圖書標籤:

• 電力係統
• 人工智能
• 辨識
• 機器學習
• 電力係統分析
• 狀態估計
• 優化算法
• 數據挖掘
• 智能電網
• 電力電子

齣版社： 上海交通大學齣版社

ISBN：9787313071439

版次：1

商品編碼：10928029

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：419

字數：506000

正文語種：中文

內容簡介

《現代電力係統辨識人工智能方法》主要論述電力係統中主要元件的數學模型以及建模方法，並對智能算法及智能係統應用到電力係統建模的研究成果進行瞭進一步闡述，如人工神經網絡、遺傳算法、免疫算法、免疫係統等。《現代電力係統辨識人工智能方法》可供工科院校電氣專業及相關專業研究生作為教材，也可供從事電力係統運行、設計、試驗、科研等工作的科技人員作為參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 概論
1.1 模型和建模途徑
1.1.1 模型定義與建模方法
1.1.2 模型基礎
1.2 係統辨識的定義
1.3 辨識方法、內容與步驟
1.3.1 辨識方法
1.3.2 辨識內容
1.3.3 辨識步驟
1.4 電力係統中參數辨識的重要性
1.4.1 電力係統參數辨識的提齣
1.4.2 電力係統參數辨識的特點
1.4.3 電力係統參數辨識的發展及研究現狀
1.4.4 電力係統元件建模綜述
參考文獻

第2章 人工智能在電力係統中的應用
2.1 人工智能的含義
2.1.1 人工智能簡述
2.1.2 人工智能的定義
2.2 智能算法的簡介
2.2.1 人工神經網絡ANN
2.2.2 遺傳算法
2.2.3 免疫算法
2.2.4 蟻群算法
2.2.5 模擬退火算法
2.2.6 上述算法的相互結閤
2.2.7 其他智能算法與體係
2.3 智能算法在電力係統的成功應用
參考文獻

第3章 電力係統動態數學模型
3.1 動態係統的數學模型
3.1.1 綫性動態係統模型
3.1.2 非綫性動態係統模型
3.2 電力係統動態數學模型的特點
3.2.1 電力係統的DAE模型
3.2.2 同步電機數學模型
3.2.3 勵磁係統的數學模型
3.2.4 原動機與調速器模型
3.2.5 負荷模型
3.2.6 電力網絡的數學模型
參考文獻

第4章 電力發電機組建模
4.1 發電機的常用模型
4.1.1 abc坐標下的有名值方程
4.1.2 同步發電機的基本方程
4.1.3 同步發電機的導齣模型
4.2 參數模型的辨識方法
4.2.1 同步發電機參數辨識原理
4.2.2 同步發電機參數辨識步驟
4.2.3 發電機參數辨識方法
4.3 非參數模型的確定
4.3.1 傳統發電機機理模型的特點
4.3.2 基於輸入／輸齣特性的發電機模型
4.3.3 全互聯遞歸神經網絡（RNN網絡）原理和學習算法
4.3.4 發電機詳細模型的輸入輸齣量的選擇
4.3.5 培訓模型的擾動方式選擇
參考文獻
第5章 勵磁係統的建模
第6章 調速係統及原動機建模
第7章 電力係統負荷建模
第8章 電力電子元件建模
第9章 電力係統動態等值
第10章 電力係統整體建模
參考文獻

精彩書摘

2）螞蟻行為的特點
通過上一節對真實螞蟻的行為描述可以看齣信息素交流是螞蟻尋找最短路徑最重要的媒介和手段。在真實世界中，螞蟻可以說是盲的，它們的任何活動都是憑藉信息素進行的，它們有朝著信息素多的方嚮運動的趨勢，並且在這個過程中留下新的信息素，以指引後來的螞蟻。可以看齣，這是一種正反饋機理。通過信息素的交流，收集個體信息與整個群體信息的共享、信息的學習等，不斷地優化係統。螞蟻的這種尋優機理很簡單，每個個體的行為也很簡單，但是整個群體通過信息素的作用，就使得蟻群可以解決很復雜的問題[55]。
3）人工蟻群算法的産生及意義
人工智能在經曆瞭20世紀80年代整整10年的繁榮後，由於方法論上始終沒有突破經典計算思想的樊籬，再次麵臨著寒鼕季節的考驗。與此同時，隨著人們對生命本質的不斷瞭解，生命科學卻以前所未有的速度迅猛發展。在這種背景下，社會性動物的自組織行為引起瞭人們的廣泛關注，許多學者對這種行為進行數學建模並用計算機對其進行仿真。
從20世紀50年代中期開始，仿生學日益得到人們的重視。受仿生學中生物進化機理的啓發，人們提齣瞭一係列新的算法，解決瞭許多比較復雜的優化問題。遺傳算法、人工免疫算法、神經網絡等算法相繼齣現，並得到瞭發展，逐漸成為比較成熟的算法。
眾所周知，社會性昆蟲如螞蟻、蜜蜂等，雖然其單個個體行為非常簡單、隨機，但是它們卻可以憑集體的力量進行覓食、禦敵、築巢等復雜活動。這種群體所錶現齣來的“智能”，稱為群智能[56]（ Swarm Intelligence，SI）。群智能中的群指的是“一組相互之間可以進行間接通信[57]的主體，這組主體能夠閤作進行分布式問題求解”。而通常群智能指的是“無智能的主體通過閤作錶現齣智能行為的特性”。群智能在沒有集中控製並且不提供全局模型的前提下，為尋找復雜的分布式問題的解決方案提供瞭基礎。蟻群算法正是群智能算法中最重要的分支之一。
生物學傢和仿生學傢經過大量的細緻觀察研究發現，蟻群有一個很重要的特性，就是蟻群在覓食時總能找到從螞蟻巢穴到食物之間的最短路徑。事實上，當螞蟻尋找食物時，會在其經過的路徑上釋放一種螞蟻特有的分泌物--信息素（pheromone）。螞蟻個體之間正是通過這種信息素進行信息傳遞，從而能相互協作，完成復雜任務。在一定範圍內螞蟻能夠察覺到這種信息素並指導它的行為，當一些路徑通過的螞蟻越多，則留下的信息素軌跡（trail）也就越多，招緻後來更多的螞蟻選擇該路徑的概率也越高，於是越發增加瞭該路徑的信息素強度。這種選擇過程稱之為螞蟻的自催化過程，形成一種正反饋機製，螞蟻最終可以發現最短路徑[58]。
為瞭在人工控製的條件下研究螞蟻的覓食行為，Deneubourg和Goss等人設計瞭對稱二叉橋實驗[59]。該實驗在蟻巢和食物之間架瞭一座二叉橋，橋上有兩個長度不相同的分支，一群實驗螞蟻被放置在蟻巢中，螞蟻在實驗開始後可以沿著橋自由來迴於食物和蟻巢之間。螞蟻在從蟻巢爬嚮食物或者從食物爬嚮蟻巢的時候都必須在兩條分支中選擇一條。Deneubourg等人記錄瞭通過上下兩條路徑的螞蟻的百分比隨時間的變化情況，實驗結果錶明，最後幾乎所有的螞蟻都匯聚到最短路徑上。
……

前言/序言

《現代電力係統辨識：人工智能的革新之路》 前言 電力係統，作為現代社會運行的命脈，其穩定、可靠與高效至關重要。隨著科技的飛速發展和全球能源需求的激增，電力係統的規模日益龐大，結構日益復雜，運行環境也更加動態多變。這給傳統的電力係統辨識技術帶來瞭前所未有的挑戰。辨識，即理解並描述電力係統的動態特性、運行狀態、故障行為等關鍵信息，是實現係統優化控製、故障診斷、安全穩定運行的基石。而人工智能，以其強大的數據處理、模式識彆和自主學習能力，正以前所未有的速度和深度滲透到各個學科領域，為解決電力係統辨識的復雜難題提供瞭全新的視角和強大的工具。 本書《現代電力係統辨識：人工智能的革新之路》正是緻力於探索人工智能技術在現代電力係統辨識領域所帶來的深刻變革。我們深入剖析瞭人工智能在數據驅動下的辨識機理，詳細闡述瞭各種先進人工智能算法如何被巧妙地應用於電力係統的不同辨識任務。本書的寫作目的，並非僅僅堆砌技術名詞，而是希望通過係統性的梳理和深入的案例分析，勾勒齣人工智能如何賦能電力係統辨識，使其嚮著更智能、更精準、更高效的方嚮發展。 第一章：現代電力係統辨識的挑戰與機遇 在人工智能浪潮席捲而來之前，電力係統的辨識早已麵臨諸多睏境。傳統的辨識方法，如基於機理建模和統計模型的辨識，雖然在一定程度上能夠描述係統特性，但在麵對大規模、高維度、非綫性、時變性強的現代電力係統時，往往顯得力不從心。 係統規模的膨脹與復雜化： 現代電力係統連接著海量的發電機組、輸電綫路、變電站以及分布式的可再生能源接入點。這種網絡的復雜性導緻係統參數眾多，相互耦閤嚴重，傳統的簡化模型難以捕捉其真實的動態行為。 動態特性的劇烈變化： 可再生能源（如風能、太陽能）的接入，使得電力係統的運行特性變得更加不穩定和難以預測。這些新能源的波動性和間歇性，極大地增加瞭係統參數的時變性，對辨識的實時性和適應性提齣瞭嚴峻考驗。 數據爆炸與信息孤島： 隨著智能電網的發展，大量的監測數據（如潮流、電壓、頻率、設備狀態等）以前所未有的速度産生。然而，如何有效地從這些海量數據中提取有價值的信息，並打破不同係統之間的數據孤島，是實現精準辨識的關鍵。 故障診斷的緊迫性： 電力係統的任何一個細微故障都可能引發連鎖反應，造成大麵積停電，帶來巨大的經濟損失和社會影響。因此，快速、準確地辨識故障類型、定位故障位置，對於保障電網安全至關重要。 可觀性難題： 許多關鍵的係統狀態變量無法直接測量，需要通過間接測量和模型推斷來獲得。這增加瞭辨識的難度，並可能引入誤差。 然而，挑戰往往伴隨著機遇。人工智能技術的崛起，為解決這些難題提供瞭前所未有的機遇。其強大的數據挖掘能力，能夠從海量數據中發現隱藏的模式和規律；其優異的學習能力，能夠適應係統的動態變化；其優秀的泛化能力，能夠處理未知或未充分觀測的情況。本書將重點探討，如何將這些人工智能的優勢，轉化為電力係統辨識的強大驅動力。 第二章：深度學習在電力係統狀態估計與監測中的應用 狀態估計是電力係統辨識的基礎，它旨在利用不完全、含有噪聲的測量數據，以最優的方式估計係統的所有狀態變量（如節點電壓幅值和相角）。傳統的狀態估計方法（如加權最小二乘法）在麵對非綫性問題和異常數據時，存在一定的局限性。 深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），在處理圖像和序列數據方麵錶現齣色，這使其在電力係統狀態估計領域展現齣巨大的潛力。 基於CNN的狀態估計： CNN能夠有效地提取電力係統中空間相關的特徵，例如，通過分析不同區域電壓、電流的分布模式，可以更準確地估計全局狀態。CNN可以學習到復雜的非綫性映射關係，從而在存在測量噪聲或數據缺失的情況下，實現更魯棒的狀態估計。 基於RNN的狀態估計： 電力係統的運行數據具有顯著的時間序列特性。RNN及其變體（如LSTM、GRU）能夠有效地捕捉這種時間依賴性，從而在動態變化的環境中實現更準確的實時狀態估計。這對於預測未來係統狀態、應對暫態過程具有重要意義。 數據驅動的異常檢測與監測： 深度學習模型能夠學習正常運行狀態下的數據模式。當係統齣現異常時，模型輸齣的預測值與實際測量值之間會産生顯著偏差，從而實現異常事件的檢測和告警。這對於早期發現設備故障、係統乾擾等具有關鍵作用。 融閤多源數據： 智能電網中的數據來源多樣，包括 SCADA 係統、PMU（相量測量單元）、智能電錶等。深度學習模型能夠有效地融閤來自不同傳感器、不同采樣率的數據，構建更全麵的係統視圖。 第三章：機器學習在電力係統參數辨識與模型更新中的作用 精確的係統參數是進行係統分析、控製和保護的前提。然而，電力係統的參數並非一成不變，會隨著設備的老化、運行工況的變化而發生漂移。傳統的參數辨識方法往往需要精確的係統模型作為基礎，且辨識過程可能較為繁瑣。 機器學習算法，尤其是支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Machines）等，在處理分類、迴歸和特徵選擇任務方麵錶現齣色，為電力係統參數辨識和模型更新提供瞭強大的工具。 基於SVM的參數辨識： SVM能夠有效地處理高維數據，並找到最優的分類或迴歸超平麵。在電力係統參數辨識中，SVM可以用來建立測量數據與係統參數之間的映射關係。 基於集成學習的參數辨識： 隨機森林和梯度提升樹等集成學習方法，通過組閤多個弱學習器，能夠顯著提高模型的魯棒性和準確性。這些方法在處理復雜非綫性關係時錶現優異，能夠從大量的測量數據中有效地辨識齣關鍵的係統參數。 在綫模型更新： 隨著電力係統運行狀態的不斷變化，其數學模型也需要實時更新以保持準確性。機器學習算法能夠通過不斷學習新的測量數據，對模型參數進行迭代優化，實現模型的在綫更新。這對於保證係統模型的有效性和控製的精度至關重要。 特徵工程與降維： 在處理大規模數據集時，特徵工程和降維是提高模型效率和準確性的關鍵。機器學習算法能夠幫助識彆對參數辨識最重要的特徵，並進行降維，從而簡化辨識過程。 第四章：強化學習在電力係統優化控製與故障恢復中的探索 優化控製和故障恢復是電力係統運行中的核心問題，直接關係到電網的經濟性和可靠性。傳統的優化控製方法往往依賴於精確的係統模型和預設的控製策略，難以應對動態變化和不確定性。 強化學習（Reinforcement Learning），作為一種通過“試錯”來學習最優策略的機器學習範式，在解決需要序貫決策和最優策略學習的問題上具有天然的優勢。 基於強化學習的負荷頻率控製（LFC）： LFC旨在維持電網頻率穩定。強化學習代理可以通過與電力係統的交互，學習最優的調頻信號，以快速響應負荷擾動。 基於強化學習的經濟調度： 經濟調度旨在以最低的運行成本滿足電網的負荷需求。強化學習可以學習到在不同運行場景下最優的發電機齣力分配策略，以實現經濟運行。 智能故障診斷與隔離： 在發生故障時，需要快速準確地進行故障診斷和隔離，以限製故障範圍，保護其他設備。強化學習可以學習到最優的故障檢測、診斷和隔離序列，從而最小化故障影響。 基於強化學習的電網重構： 當部分綫路或設備發生故障時，需要對電網進行重構，以恢復供電。強化學習能夠學習到在復雜故障場景下最優的重構策略，實現快速可靠的供電恢復。 應對可再生能源波動： 強化學習的魯棒性和適應性使其在應對風能、太陽能等可再生能源的波動性方麵具有獨特優勢，能夠學習到更靈活的控製策略，提高電網的接納能力。 第五章：人工智能在電力係統安全評估與風險預測中的潛力 電力係統的安全穩定運行是重中之重。隨著網絡攻擊、自然災害等威脅的日益增加，對電力係統安全評估和風險預測的能力要求也越來越高。 人工智能技術，特彆是基於異常檢測和預測的模型，為提升電力係統的安全性和風險預測能力提供瞭新的途徑。 基於AI的網絡安全監測： 電力係統的網絡安全至關重要。人工智能算法可以學習正常網絡流量的模式，識彆異常行為，從而檢測和預防網絡攻擊。 基於AI的設備故障預測： 通過分析設備的運行數據（如溫度、振動、油位等），人工智能模型可以預測設備可能發生的故障，從而進行預防性維護，避免重大事故的發生。 基於AI的極端天氣影響評估： 極端天氣事件（如颱風、冰雪）對電力係統會造成嚴重影響。人工智能可以結閤氣象數據和係統運行數據，預測極端天氣可能帶來的風險，並提前采取應對措施。 基於AI的係統韌性評估： 電力係統的韌性是指其在麵臨乾擾時保持運行能力的能力。人工智能可以幫助評估係統在不同擾動下的韌性水平，並提齣改進建議。 結論 《現代電力係統辨識：人工智能的革新之路》並非止步於理論的探討，而是緻力於勾勒齣人工智能技術如何切實改變電力係統辨識的麵貌。從精確的狀態估計，到動態的模型更新，再到智能化的控製與安全保障，人工智能正以前所未有的力量，驅動著電力係統嚮著更加智能、可靠、高效和可持續的方嚮邁進。 本書的讀者將能深入理解人工智能在電力係統辨識領域的具體應用場景，掌握相關的關鍵技術和方法，並對未來發展趨勢有清晰的認識。我們相信，通過對人工智能的深入研究與廣泛應用，必將為構建更強大的現代電力係統奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《現代電力係統辨識人工智能方法》著實吸引瞭我。作為一個在電力行業摸爬滾打多年的工程師，我深切體會到傳統辨識方法的不足之處，尤其是在麵對日益復雜、動態變化的電力係統時，我們迫切需要更智能、更強大的工具。人工智能的浪潮席捲而來，我一直在思考它究竟能為我們電力係統的辨識帶來怎樣的變革。這本書恰好填補瞭這一空白，它的齣現讓我看到瞭將先進AI理論與電力係統實際問題相結閤的巨大潛力。我特彆期待書中能夠深入剖析，如何利用AI的強大學習能力，構建齣能夠精準反映電力係統真實狀態的辨識模型，例如在新能源接入帶來的不確定性增加的背景下，AI能否提供更魯棒、更可靠的辨識結果。我希望這本書能不僅僅停留在理論層麵，更能夠提供一些實際案例分析，展示AI方法在實際電力係統中的應用效果，無論是提高辨識精度，還是優化運行策略，都將對我們工程實踐産生深遠影響。總而言之，這本書讓我看到瞭未來電力係統辨識技術的發展方嚮，也激發瞭我將其應用於解決實際工程難題的信心。

評分☆☆☆☆☆

《現代電力係統辨識人工智能方法》這個書名，立刻引起瞭我作為一名電力係統研究者的強烈好奇。長久以來，電力係統的辨識問題一直是該領域的核心挑戰，而人工智能技術的崛起，無疑為解決這些難題帶來瞭新的希望。我非常期待這本書能夠係統性地介紹，當前人工智能在電力係統辨識領域最前沿的研究成果和應用實踐。我特彆想瞭解，書中是否會詳細探討不同人工智能算法，例如深度學習、機器學習，在處理電力係統辨識任務時，各自的優勢、劣勢以及適用場景。例如，在麵對復雜非綫性模型辨識、動態係統辨識或者在綫辨識等難題時，AI方法能否提供比傳統方法更優的解決方案？此外，我也希望書中能夠涵蓋一些實際工程案例，展示人工智能方法在電力係統辨識中的具體應用效果，比如在電網穩定性評估、故障診斷、負荷預測等方麵的成功經驗。這本書的齣現，對於推動我國電力係統嚮更加智能化、高效化的方嚮發展，無疑具有重要的理論指導和實踐參考價值。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，還沒來得及深入閱讀，但僅從書名《現代電力係統辨識人工智能方法》就能感受到它所蘊含的學術深度與前沿性。我本身是電力係統領域的一名研究生，對辨識技術一直抱有濃厚的興趣，特彆是近些年人工智能在各個學科的蓬勃發展，更是讓我對它在電力係統辨識中的應用充滿期待。這本書的齣現，仿佛點亮瞭我研究道路上的一盞明燈，預示著可能有一條全新的、高效的途徑等待我去探索。我十分關注它是否能夠清晰地梳理人工智能技術在電力係統辨識中各個階段的應用，從數據采集、特徵提取到模型選擇和性能評估，是否能有係統性的闡述。同時，我也好奇書中是否會深入探討不同AI算法，例如深度學習、支持嚮量機、或者強化學習等，在電力係統辨識的具體場景下，如負荷預測、故障診斷、參數辨識等方麵的優勢與局限性。這本書的齣版，對我而言，不僅僅是一本參考書，更可能是我論文研究的靈感源泉，是我解決實際工程問題的關鍵鑰匙，我迫不及待地想沉浸其中，學習書中那些可能顛覆我現有認知的新思想、新方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，特彆是“人工智能方法”，瞬間勾起瞭我這個資深電力係統技術愛好者的興趣。我一直認為，電力係統的發展離不開技術的不斷進步，而人工智能無疑是當下最具顛覆性的技術之一。這本書的齣現，正是我一直以來想要深入瞭解的領域。我渴望知道，它是否能夠清晰地闡述，人工智能是如何被用來解決電力係統辨識這一復雜問題的？比如說，在處理海量實時運行數據時，AI的哪些優勢能夠幫助我們更有效地辨識齣係統的狀態，例如負荷的波動、設備的異常或者電網的脆弱性？我特彆想看到書中是否會介紹一些具體的AI模型，如神經網絡、遺傳算法或者模糊邏輯等，是如何在電力係統辨識的各個環節發揮作用的，並且是否有相關的算例分析，能夠直觀地展示這些方法的優越性。這本書不僅僅是關於技術的堆砌，更是關於如何將這些前沿技術巧妙地融入到古老而龐大的電力係統中，創造齣新的價值，讓電網運行更加安全、高效和智能。

評分☆☆☆☆☆

從《現代電力係統辨識人工智能方法》這個書名來看，它所探討的內容無疑是當下電力係統領域最熱門、最具發展前景的研究方嚮之一。作為一個對技術革新高度敏感的行業觀察者，我對人工智能在電力係統中的應用一直保持著高度關注。這本書的齣現，仿佛是一個集大成者，將人工智能技術在電力係統辨識這一核心問題上的最新進展進行瞭係統性的梳理和總結。我個人尤其關注書中是否能夠詳細介紹人工智能在電力係統辨識中的具體技術路徑，比如，對於大規模、高維度的數據，AI是如何實現高效且精準的特徵提取與模型構建的。此外，我也非常好奇書中對於不同AI算法在電力係統辨識中的適用性會做怎樣的權衡與比較，例如，在處理非綫性、時變特性強的電力係統時，哪種AI方法錶現更優，又如何進行模型優化和參數調整。這本書的齣版，對於推動電力係統辨識技術的發展，實現更智能化、更可靠的電網運行，具有重要的理論和實踐意義，我期待它能夠帶來一些突破性的見解。