人工智能在电力系统优化中的应用 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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编辑推荐

适读人群 ：从事电力系统运行和电力系统管理等领域的工程技术人员，高等院校相关专业本科生、研究

　　《人工智能在电力系统优化中的应用》是作者在电力系统优化，尤其是基于人工智能方法解决电力系统优化问题研究的多年成果总结。

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内容简介

　　《人工智能在电力系统优化中的应用》是作者在电力系统优化，尤其是基于人工智能方法解决电力系统优化问题研究的多年成果总结。书中首先简要介绍了电力系统优化的重要性以及人工智能在电力系统中的应用。然后详细介绍了电力系统优化中经济调度、机组组合、水火电调度、很优功率流、无功功率调度和可用传输容量等相关问题，并给出了相关的大量实际案例和具体应用。书中详细介绍了各种约束条件下的经济调度问题，包括燃料约束、传输极限约束、斜坡速率约束、排放约束、环境约束等。此外还详细介绍了通过人工智能方法求解各类机组组合问题的具体应用。

目录

译者序
原书前言
第1章绪论1
1.1电力系统优化的重要意义1
1.2人工智能在优化问题中的发展趋势3
1.3人工智能在电力系统中的应用5
1.4本书概述6
参考文献7
第2章经济调度9
2.1简介9
2.2发电机边际成本曲线9
2.3不考虑损耗的经济调度公式11
2.4考虑输电损耗的经济调度16
2.5斜坡速率约束下的经济调度23
2.6燃料约束下的经济调度25
2.7考虑排放的经济调度34
2.7.1排放约束下的经济调度34
2.7.2具有排放目标的经济调度35
2.8输电约束下的经济调度40
2.9非平滑成本函数的经济调度50
2.9.1具有禁止运行区的经济调度50
2.9.2具有分段二次成本函数的经济调度62
2.10热电联产经济调度66
2.11水火电经济调度73
2.12竞争激烈的电力供应行业中的最优电力调度82
2.12.1不考虑需求侧竞价的目标函数84
2.12��2考虑需求侧竞价的目标函数86
2.13小结90
2.14习题91
参考文献98
第3章机组组合103
3.1简介103
3.1.1机组约束104
3.1.2旋转备用约束104
3.1.3输电线路约束105
3.1.4斜坡约束107
3.1.5燃料约束110
3.1.6环境约束110
3.1.7必须运行约束111
3.1.8降额约束111
3.2机组组合问题描述111
3.3机组组合求解方法113
3.3.1优先级列表法114
3.3.2枚举法116
3.3.3动态规划116
3.3.4Lagrangian松弛125
3.3.5增强型增广Lagrange增广Hopfield方法141
3.3.6增强优先级顺序和增广Lagrange－Hopfield方法153
3.3.7基于Lagrangian松弛的ALHN方法161
3.4约束机组组合166
3.4.1增强Lagrangian松弛法166
3.4.2运用线性/二次规划的启发式搜索（HSLQP）173
3.4.3ELRP的整个流程176
3.4.4数值计算结果177
3.5安全约束下的机组组合181
3.5.1增强Lagrangian松弛182
3.5.2运用线性/二次规划的启发式搜索185
3.5.3整个ELRP流程187
3.6基于价格的机组组合188
3.7小结194
3��8习题194
参考文献197
第4章水火电调度199
4.1简介199
4.2水火电厂模型200
4.3水火电调度公式化200
4.4水火电调度模型201
4.4.1协调方程方法202
4.4.2峰值负荷抑制方法202
4.4.3增广Lagrangian松弛程序206
4.5串联水电机组209
4.6抽水蓄能水电站209
4.7对水电和抽水蓄能水电站的水火电调度问题公式化210
4.8包括抽水蓄能水电站的水火电调度解决方法213
4.8.1增广Lagrangian松弛213
4.8.2运用线性/二次规划启发式搜索213
4.8.3ELRP总流程215
4.8.4改善优先顺序和ALHN220
4.8.5基于Lagrangian松弛方法的ALHN239
4.9小结247
4.10习题248
参考文献249
第5章最优潮流250
5.1简介250
5.2最优潮流问题描述251
5.3电网极限约束下有功功率最优调度253
5.3.1线性规划最优潮流（LPOPF）253
5.3.2二次规划最优潮流(QPOPF)259
5.4最优潮流中的神经网络应用261
5.5用于最优潮流的粒子群优化算法264
5.5.1粒子群优化算法264
5.5.2PSO-TVIW的实现265
5.6小结268
5.7习题268
参考文献270
第6章最优无功功率调度273
6.1简介273
6.2电力系统中的无功功率273
6.2.1无源元件的无功功率274
6.2.2有源元件的无功功率277
6.2.3具有有源无功功率补偿器的无源电网281
6.3常规最优无功功率调度286
6.3.1目标函数287
6.3.2约束条件289
6.3.3控制变量289
6.3.4常规OPRD问题示例290
6.4解除管制电力市场中的最优无功功率调度290
6.4.1作为辅助服务的无功功率290
6.4.2无功功率总产生成本292
6.4.3无功功率市场结算与定价296
6.5解除管制电力市场条件下基于TVAC-PSO的最优无功功率调度297
6.5.1问题描述297
6.5.2粒子群优化算法297
6.5.3PSO算法的数值性能299
6.6小结300
6.7习题300
参考文献301
第7章可用输电能力303
7.1简介303
7.2输电能力概述304
7.2.1输电能力与输电容量304
7.2.2输电能力304
7.2.3输电能力的极限306
7.3ATC原则306
7.4ATC的定义与测定307
7.4.1ATC307
7.4.2TTC309
7.4.3输电可靠性裕量311
7.4.4性能效益裕量311
7.5ATC的计算方法312
7.5.1网络响应方法313
7.5.2额定系统路径方法313
7.6ATC的计算314
7.6.1线性逼近法315
7.6.2连续潮流与重复潮流法316
7.6.3稳定性约束的ATC计算方法317
7.6.4基于最优潮流的计算方法318
7.7利用进化规划算法计算TTC319
7.7.1问题描述320
7.7.2进化规划算法321
7.8利用混合进化算法增强TTC325
7.8.1问题描述325
7.8.2混合进化算法327
7.9利用HEA增强ATC优化使用多类型FACTS装置333
7.9.1FACTS的OPF问题公式333
7.9.2HEA的实施方法337
7.10小结341
7.11习题341
参考文献344
附录349
附录A数学模型推导349
A.1增量式传输损耗计算349
A.2优化问题中的增广Lagrange-Hopfield350
A.2.1背景知识350
A.2.2算法351
A.2.3ALHN的收敛性证明355
A.2.4非等式约束的LR357
A.3广义发电分布因子的推导359
A.3.1发电转移分布因子359
A.3.2广义发电分布因子360
A.4确定传输损耗系数360
A.4.1由潮流推导的B系数360
A.4.2由GGDF推导的B系数362
A.4.3作为有功功率和无功功率函数的功率损耗362
A.5增广Lagrange-Hopfield神经网络363
A.6直流潮流367
附录B实验系统数据368
B.110机组基本系统368
B.2IEEE 24母线可靠性测试系统370
B.3具有燃料约束抽水蓄能机组的水火电系统374
附录C实验结果376
附录DMATLAB编程实现395
D.1编程提示395
D.2MATLAB简单示例407

前言/序言

　　近年来，已出版了许多有关电力系统优化方面的图书，但大多数都未介绍基于人工智能的方法在该领域的应用。此外，随着人工智能在各个领域中应用的快速发展，由于其在解决复杂问题上具有简单、高效的优越性能，现已成为解决工程中优化问题的一种新的趋势。为此，在过去20年中，人工智能在电力系统中的应用已引起全世界众多研究人员的极大关注。本书是作者对人工智能在解除管制前/后电力系统优化问题中最新应用的成果总结。
　　本书的目的是作为电力系统管理专业研究生，以及致力于该领域研究人员的参考用书。本书内容主要涵盖了人工智能如粒子群优化算法、进化规划、模糊逻辑以及增广LagrangeHopfield神经网络在电力系统优化问题中应用的最新研究。同时，还分析了电力系统运行中普遍考虑的问题，包括经济调度、机组组合、水火电调度、最优潮流、无功功率调度以及可用输电能力等。此外，还包括了电力市场方面的一些主题，如提前一天的发电计划和输电定价等。
　　本书旨在为电力系统管理专业的学生提供电力公司以及电力市场的电力系统运行中不同优化问题的相关基本知识。书中问题表述简单、易于理解，且内容最新，尤其是人工智能所用方法。在每章的结束处，还提出了一些实际问题。本书是在多位专家的帮助下完成的。在此，希望读者能够更多关注人工智能在电力系统优化中的最新应用与解决方案。
　　欢迎广大读者提出建议和意见。

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