智能电网规划与运行的评估理论与应用

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严正 著

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发表于2024-11-28

图书介绍


出版社: 科学出版社
ISBN:9787030536174
版次:1
商品编码:12234398
包装:平装
丛书名: 先进能源智能电网技术丛书
开本:16开
出版时间:2017-07-01
用纸:胶版纸
页数:273
字数:405000
正文语种:中文


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图书描述

内容简介

首先,《智能电网规划与运行的评估理论与应用》对智能电网的新特征以及智能电网评估研究现状进行了阐述,并提出了传统评估方法的局限性与智能电网评估的新问题。然后,第2~5章对智能电网规划与评估理论的数学基础进行了系统介绍,包括经典评估理论与方法、经典规划理论与方法、评估理论与方法的扩展,以及规划理论与方法的扩展。在第6~15章,围绕智能电网的规划、运行和控制,介绍了基于传统和扩展的数学理论的智能电网规划与评估分析的模型与方法,包括智能电网技术效率评估、技术进步评估、动态评估、智能变电站技术成熟度评估、黑启动恢复方案评估、电磁环网运行方案评估、电动汽车充电决策方案评估,以及智能电网下的电力负荷预测、不确定条件下的源 网 荷协调规划、大数据相关技术用于智能电网评估。《智能电网规划与运行的评估理论与应用》提供了大量实例,既包含智能电网技术、经济分析与评估的宏观问题,也涉及智能电网环境下先进技术在规划与运行控制应用中的相关具体问题。

内页插图

目录

目录

前言
第1章 绪论 1
1.1 智能电网特征 1
1.2 国内外智能电网规划与评估研究现状 2
1.2.1 综合评价模型 3
1.2.2 综合评价方法 4
1.3 传统电力系统规划与评估的方法 5
1.4 智能电网规划与评估的新问题 8
参考文献 13
第2章 经典评估理论及方法 17
2.1 层次分析法 17
2.1.1 层次分析法概述 17
2.1.2 层次结构模型建立 18
2.1.3 判断矩阵构造 19
2.1.4 一致性检验 20
2.1.5 重要度计算 21
2.1.6 层次分析法的应用步骤 22
2.2 数据包络分析方法 22
2.2.1 数据包络分析方法概述 22
2.2.2 数据包络分析模型 23
2.2.3 数据包络分析方法的应用步骤 25
2.3 主成分分析法 26
2.3.1 主成分分析法基本思想 26
2.3.2 主成分分析法数学解释 26
2.3.3 主成分分析计算步骤 28
2.3.4 主成分分析评价流程 31
2.3.5 主成分分析法在电力系统中应用概述 31
2.4 生产函数法 32
2.4.1 生产函数的一般形式 33
2.4.2 生产函数的数学性质 34
2.4.3 技术进步的数量特征 35
2.5 系统动力学 37
2.5.1 系统动力学理论简介 37
2.5.2 系统动力学理论的基本观点 38
2.5.3 系统动力学分析、研究、解决问题的主要过程与步骤 39
2.5.4 系统动力学构模原理、方法 41
参考文献 41
第3章 经典规划理论及方法 43
3.1 线性规划 43
3.1.1 线性规划的定义和标准形式 43
3.1.2 线性规划问题解的概念和性质 44
3.1.3 单纯形法 45
3.1.4 线性规划问题的对偶理论 47
3.2 非线性规划 49
3.2.1 无约束优化问题 49
3.2.2 无约束优化问题的最优性条件 49
3.2.3 无约束优化问题的求解算法 50
3.2.4 约束优化问题的最优性条件 53
3.2.5 约束优化问题的求解算法 53
参考文献 55
第4章 评估理论与方法的扩展 56
4.1 基于云模型的新评估方法 56
4.1.1 定性指标及云模型的提出 56
4.1.2 云和云滴 56
4.1.3 正态云模型 57
4.1.4 定性指标处理步骤 58
4.2 超效率概念在数据包络法中的应用 58
4.3 灰色聚类分析法 59
4.3.1 灰色系统理论简介 59
4.3.2 灰色聚类分析法原理 62
4.3.3 不同白化权函数及其特点 65
4.4 随机前沿生产函数法 68
参考文献 69
第5章 规划理论与方法的扩展 70
5.1 大规模数学规划的计算问题 70
5.1.1 模拟技术与智能算法 70
5.1.2 不确定规划模型的求解算法 73
5.1.3 不确定规划建模和算法问题的分析 73
5.2 鲁棒优化理论产生背景 74
5.2.1 不确定规划与鲁棒优化 74
5.2.2 鲁棒优化理论的发展 76
5.3 鲁棒优化模型及方法 78
5.3.1 鲁棒线性优化 79
5.3.2 鲁棒二次优化 80
5.3.3 鲁棒半定优化 81
5.3.4 鲁棒优化方法在电力系统中的应用 82
5.3.5 小结 82
参考文献 83
第6章 智能电网技术效率评估 85
6.1 概述 85
6.2 技术效率描述 85
6.3 效率评估模型 86
6.3.1 技术效率评估模型 86
6.3.2 智能电网分配效率评估模型 89
6.3.3 参数估计与模型检验 90
6.4 算例分析 91
参考文献 99
第7章 智能电网技术进步评估 101
7.1 概述 101
7.2 技术进步评估模型 102
7.2.1 广义生产函数模型 102
7.2.2 CD生产函数的适用性分析 104
7.2.3 测算智能电网技术进步的实现过程 106
7.3 算例分析 109
7.3.1 原始数据 109
7.3.2 结果分析 111
参考文献 116
第8章 智能电网动态评估 118
8.1 概述 118
8.2 智能电网建设动态特性 118
8.3 动态评估模型 119
8.3.1 模型结构设计 119
8.3.2 模型方程关系和参数 120
8.4 算例分析 122
参考文献 125
第9章 智能变电站技术成熟度评估 127
9.1 引言 127
9.2 智能变电站技术简介 128
9.2.1 IEC 61850标准 128
9.2.2 电子式互感器技术 129
9.2.3 在线监测技术 129
9.3 技术成熟度评估模型 130
9.3.1 智能变电站技术成熟度指标体系 130
9.3.2 智能变电站技术成熟度评估理论方法选取 135
9.3.3 基于灰色聚类分析法的智能变电站技术成熟度评估模型 137
9.4 实例分析 141
9.4.1 智能变电站技术成熟度指标数据 141
9.4.2 层次分析法评估应用 143
9.4.3 灰色聚类分析法评估应用 147
9.4.4 结果分析 149
参考文献 155
第10章 智能电网中黑启动恢复方案评估 156
10.1 概述 156
10.2 总体思路及步骤 157
10.2.1 基于云模型的定性指标定量化过程 157
10.2.2 云数据包络分析方法主要步骤 158
10.3 黑启动方案评估模型 159
10.3.1 联合DEA模型 159
10.3.2 黑启动方案评价模型 160
10.4 算例分析 161
参考文献 165
第11章 智能电网中电磁环网运行方案评估 167
11.1 概述 167
11.2 PSS/E和Python介绍 169
11.3 电磁环网运行评估方法 170
11.3.1 电磁环网运行指标 170
11.3.2 电磁环网运行决策系统 173
11.4 算例分析 173
11.4.1 sawvn算例分析 173
11.4.2 华东交流特高压电网皖南站附近电磁环网分析 175
参考文献 180
第12章 电动汽车充电决策方案评估 182
12.1 概述 182
12.2 电动汽车充放电特性分析 182
12.2.1 影响电动汽车充电负荷的因素 182
12.2.2 电动汽车电池特性 184
12.2.3 电动汽车的行驶特性 185
12.2.4 电动汽车充电负荷模型 186
12.3 电动汽车充电站内有序充电策略 188
12.3.1 电动汽车有序充电管理模式 188
12.3.2 以电动汽车聚合商为主体的有序充电 189
12.3.3 以电网公司为主体的有序充电 196
12.3.4 以个体电动汽车用户为主体的有序充电 199
12.3.5 有序充电中的电价机制及激励机制 201
12.4 算例分析 205
12.4.1 假设条件 205
12.4.2 无序充电下的仿真计算 206
12.4.3 以电动汽车聚合商为主体的有序充电仿真计算 206
12.4.4 以电网公司为主体的有序充电仿真计算 209
12.4.5 以个体电动汽车为主体的有序充电仿真计算 210
12.4.6 有序充电中的电价机制以及激励机制仿真计算 212
参考文献 214
第13章 智能电网下的电力负荷预测 216
13.1 概述 216
13.1.1 负荷预测分类 216
13.1.2 负荷预测一般步骤 218
13.2 负荷预测常用方法 219
13.3 智能电网环境下的负荷预测 222
13.3.1 城市化定义与特征 222
13.3.2 城市化主要构成要素提取 223
13.4 基于城市化特性的中长期负荷预测 224
13.4.1 基于城市化特性的中长期负荷预测建模思路 224
13.4.2 基于层次分析法的权重计算 224
13.4.3 基于模糊聚类分析法的中长期负荷预测 226
13.4.4 算例分析 227
13.4.5 总结 230
13.5 基于城市化特性的饱和负荷预测 230
13.5.1 基于城市化特性的饱和负荷预测建模思路 231
13.5.2 城市化要素主成分提取 232
13.5.3 主成分与负荷序列基频分量提取 232
13.5.4 饱和负荷预测实现 233
13.5.5 算例分析 234
13.5.6 总结 238
参考文献 238
第14章 不确定条件下智能电网源网荷协调规划 241
14.1 概述 241
14.2 不确定因素分析 241
14.3 不确定条件下规划模型 242
14.3.1 不确定参数在约束条件中 245
14.3.2 不确定参数在目标函数中 246
14.4 计算复杂度分析 248
14.5 算例分析 256
14.5.1 原始数据与参考系统 256
14.5.2 结果分析 258
参考文献 265
第15章 大数据相关技术用于智能电网评估 267
15.1 智能电网与大数据的关系 267
15.2 大数据在智能电网评估的应用 268
15.2.1 智能电网的数据特征 268
15.2.2 研究方法 269
参考文献 269
附录 271

前言/序言

  智能电网建设作为一项长期艰巨复杂的系统工程,涉及技术领域宽泛、环节众多,量化评估先进技术在电网智能化进程中取得的成效是一项极具挑战但有现实意义的工作。在当前智能电网中新技术大规模应用的时代背景下,研究并分析适应于电网智能化建设和发展的技术先进性评估方法,不仅能够分析智能电网运行中所处的状态,而且可以评判智能电网未来规划建设的合理性,为智能电网中技术发展的价值评估提供一定的参考。
  随着智能电网的建设不断深入,新技术将在电力系统各领域中得到更加广泛的应用与发展,这也将是智能电网发展的必然趋势。然而,在现有的成果中,尚未形成针对智能电网评估的理论体系,同时已有的研究成果多为仅从单一角度分析智能电网技术的应用效果,评估体系缺乏关联性与全面性,并且智能电网技术评估与分析的方法也很不完善。因此,系统地阐述智能电网评估的概念,并与各领域的智能电网技术相结合,提出不同视角下的智能电网的评估方法体系,将其应用于智能电网规划与运行的分析中,解决先进技术对智能电网建设影响的评估问题,具有极大的理论意义和工程实用价值。
  本书主要介绍智能电网规划、运行、控制中的评估理论、方法及其应用效果。全书在内容上分为两个方面;首先是深化研究规划与评估理论、方法,期望形成一个更加科学、完备的基础理论体系,达到基础性、通用性、体系性的目标,为智能电网相关评估应用提供新的理论基础与数学工具。其次是探究基于提出的理论体系的智能电网相关领域的评估应用研究。在继承已有理论的基础上,开拓新的理论研究,将其应用到智能电网规划、运行、控制的评估与技术经济分析中,初步形成了智能电网规划与运行评估分析的方法体系,实现了“理论一方法一工具”三者紧密互动与融合,为评估理论与应用研究提供了有效的研究工具与分析思路。
  第1章“绪论”阐述智能电网的基本特征、内涵、覆盖领域,以及评估理论应用于智能电网各领域的研究现状,产生新问题之后,分基础和应用两个部分进入主体内容。基础篇(第2~5章)是本书的基础理论部分,系统地介绍本书研究智能电网规划与评估理论的数学基础,包括经典评估理论与方法、评估方法的理论拓展、经典规划理论与方法,以及近年来规划理论的最新研究成果。应用篇(第6~13章)是本书的方法分析与应用部分,围绕智能电网的规划、运行和控制主要领域,介绍基于传统和扩展的数学理论的智能电网规划与评估分析的模型与方法,书中提供了大量实例,既包含智能电网技术经济分析与评估的宏观层面问题,也涉及智能电网环境下先进技术在规划与运行控制应用中的相关具体问题。
  本书以解决智能电网规划与评估的理论方法为出发点,围绕当前电力系统相关领域的评估研究中存在的问题、新的现象及研究热点,在总结现有模型、方法的特点与不足的基础上,突破传统思维定势,提出了具有一般变革与创新性的方法论,能够从整体上把握评估理论体系的脉络,重点解决评估在规划、运行与控制领域的基本理论问题与关键性技术。
  本书在撰写过程中还参考了其他学者应用相关评估理论进行电力系统评估分析的许多专著,在此向这些学者表示衷心的感谢。本书部分研究工作先后得到了国家高技术研究发展计划(2012AA050803)、国家自然科学基金(No。51377103)、高等学校博士学科点专项科研基金(20120073110020)的资助,特此致谢。
  本书是我们近年来科学研究工作的总结,部分内容取材于本课题组所培养的韩冬、徐潇源、许少伦博士,李磊、张良、张道天硕士,以及周云、李亦言、孙凯华等的学术论文或学位论文。本课题组的孙云涛、倪兆瑞等协助校对了本书的初稿。
  清华大学康重庆教授、西安交通大学别朝红教授,以及华北电力大学谭忠富教授在百忙之中审阅了全书的初稿并提出许多宝贵意见,在此深表感谢。上海交通大学电气工程系和国家能源(上海)智能电网研发中心为本书的撰写提供了良好的条件,在此一并表示感谢。
  作者希望本书能够起到抛砖引玉的作用,能为智能电网研究人员提供一些参考,推动我国智能电网评估理论向更高水平发展。尽管在本书的编写过程中已经对结构脉络、体系安排、素材选择与文字描述竭尽全力、精益求精,但限于作者水平有限,书中难免存在不足之处,真诚期待读者批评和指正。
  作者
  2016年9月于上海交通大学
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