{RT}能源服務網絡中的分布式能源模擬-Salavador Acha 機械工業齣版社 97 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Salavador Acha 著

圖書標籤:

• 分布式能源
• 能源服務網絡
• 模擬
• 電力係統
• 可再生能源
• 能源互聯網
• 優化
• 控製
• 機械工業齣版社
• Salavador Acha

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111571582

商品編碼：29728852769

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-11-01

圖書基本信息
圖書名稱	能源服務網絡中的分布式能源模擬	作者	Salavador Acha
定價	69.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111571582	齣版日期	2017-11-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂

內容簡介

《能源服務網絡中的分布式能源模擬》介紹瞭一種對含嵌入式技術的能源服務網絡進行集成穩態優化的建模框架。書中開發的新模型稱為時間協調優化潮流（TCOPF）模型，此模型可通過一係列必要步驟計算天然氣和電力網絡的優化能流，同時計算插電式混閤動力汽車（PHEV）和熱電聯産（CHP）裝置的優化調度。因此，TCOPF工具可以管理及協調配電網運營商和分布式能源之間的相互關係。 《能源服務網絡中的分布式能源模擬》中對分布式能源係統應當遵循的優化調度模式進行瞭描述，這種模式有望改善城市能源服務網絡的性能。集成建模為希望有效協調分布式能源運行與能源公用事業運營策略的利益相關方提供瞭一個新的視角。結尾，本書結閤用於模擬PHEV行駛狀況的基於agent的模型對TCOPF模型框架進行瞭擴展，以便更好地評估PHEV所代錶的負載靈活性。 綜上，為開發由多種能源基礎設施與嵌入式分布式能源集成的綜閤模型，《能源服務網絡中的分布式能源模擬》涵蓋瞭電力係統工程師所需要關注的各類關鍵元素。

作者簡介

Salvador Acha 是英國帝國理工學院的研究員，也是帝國理工-森寶利集團閤作研究團隊的帶頭人。該閤作旨在達成兩個目標：在超市實施智能控製以提高能效，同時通過整體的能源投資決策可持續地減少森寶利的碳足跡。團隊主要圍繞能效策略、能源模擬及預測、低碳路綫圖進行研究。Acha博士的研究領域包括智能電網架構、插電式混閤動力汽車推廣、分布式能源資源優化管理、能源預測和環境報告。

目錄

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編輯推薦

《能源服務網絡中的分布式能源模擬》內容源於英國帝國理工學院BP城市能源係統項目。《能源服務網絡中的分布式能源模擬》呈現瞭項目過程中非常有趣和創新的一部分研究成果，即圍繞包括需求中心、插電式混閤動力汽車、熱電聯産和能源服務（燃氣和電力）網絡在內的混閤城市能源係統的運行優化開發齣的復雜工具。書中對這一工具的開發過程進行瞭描述，通過文字描述示範瞭同時考慮能源係統的多個方麵如何帶來收益，並展示瞭如何將該工具與采用新技術後引發的對未來需求模式的前瞻性仿真相結閤。總而言之，《能源服務網絡中的分布式能源模擬》代錶瞭嚮智能、高效的未來城市能源係統過渡的一個重要裏程碑，可以為工程師解決復雜的跨學科能源問題提供啓發和思路。

文摘

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序言

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能源服務的未來圖景：互聯、智能與可持續 能源，作為驅動現代社會運轉的血脈，正經曆著一場前所未有的深刻變革。 傳統的集中式能源供應模式，以大型發電廠為核心，通過龐大的輸電網絡將電力輸送到韆傢萬戶，長期以來支撐著全球經濟的飛速發展。然而，隨著氣候變化的嚴峻挑戰日益凸顯，以及可再生能源技術的飛速進步，這種單嚮、低效率的模式正麵臨著來自技術、經濟和環境的多重壓力。 分布式能源（Distributed Energy Resources, DERs）的崛起，正為能源服務的未來勾勒齣全新的圖景。 DERs，顧名思義，是指那些規模較小、分布廣泛、能夠接入電網或獨立運行的能源發電和儲存裝置。它們的形式多種多樣，包括但不限於屋頂太陽能光伏闆、小型風力發電機、儲能電池係統、燃料電池，甚至包括一些智能化的電氣設備，如電動汽車（V2G技術）和可控負荷。這些分布式資源不再僅僅是被動的消費者，而是可以主動參與到能源的生産、儲存、分配和消耗的各個環節，成為能源係統中的“産消者”（Prosumers）。 RT 能源服務網絡，正是圍繞著這些分布式能源而構建的先進能源生態係統。 傳統上，能源服務更多地聚焦於“提供”——電網公司負責發電、輸電和配電，用戶則被動接受。而RT能源服務網絡則將視角拓展，強調“服務”的內涵，將能源的生産、管理、交易和優化融為一體，為用戶提供更加靈活、智能、經濟和可持續的能源解決方案。 其核心在於“網絡化”和“智能化”。 網絡化： RT能源服務網絡打破瞭傳統能源係統的孤島效應。它不再是單一的、中心化的網絡，而是由無數個分布式能源單元、儲能單元、用戶側的智能終端以及信息通信平颱互聯互通而成的復雜網絡。在這個網絡中，不同區域、不同類型的分布式能源可以相互協調，實現能量的優化調度和資源的有效互補。例如，當某個區域的太陽能發電量不足時，網絡中的其他區域的分布式能源可以通過電力交易平颱提供支持；當電網負荷較低時，儲能設備可以儲存多餘的電力，待高峰時段釋放，從而緩解電網壓力，提高運行效率。這種網絡化的設計，極大地增強瞭能源係統的魯棒性、靈活性和可靠性。 智能化： 驅動RT能源服務網絡高效運轉的關鍵在於智能化技術。大數據分析、人工智能（AI）、物聯網（IoT）、區塊鏈等前沿技術的集成應用，使得能源網絡的感知、分析、決策和控製能力得到質的飛躍。 精細化監測與預測： 通過部署在分布式能源設備和用戶端的智能傳感器和監測設備，RT能源服務網絡能夠實時采集海量的能源生産、消耗、電網運行狀態等數據。AI算法可以對這些數據進行深度分析，精準預測不同時間、不同地點的能源供需情況，以及各種天氣條件對可再生能源發電量的影響。 智能調度與優化： 基於精準的預測，RT能源服務網絡能夠實現對分布式能源的精細化智能調度。例如，它可以根據實時電價和用戶需求，自動決定何時儲能、何時放能、何時嚮電網售電，或者如何調整負荷以最大化經濟效益和能源利用效率。AI還可以用於識彆和隔離潛在的故障，預測設備維護需求，從而減少停電時間和運營成本。 靈活的能源交易： RT能源服務網絡催生瞭更加靈活和去中心化的能源交易模式。通過區塊鏈等技術，分布式能源的擁有者可以將其多餘的電力直接齣售給其他有需求的個體或企業，形成點對點的能源交易，打破瞭傳統電網的壟斷地位。這種P2P（Peer-to-Peer）能源交易不僅為分布式能源生産者帶來瞭經濟收益，也為消費者提供瞭更具競爭力的價格選擇。 需求側響應（Demand Response）： 智能化技術使得用戶能夠更加主動地參與到能源管理中。通過智能傢居係統、智能電器等，用戶可以根據電網信號和自身需求，靈活調整用電行為，例如在電價較低時段啓動洗衣機、充電電動汽車等。這不僅有助於平抑電網負荷，還能為用戶節省電費。 RT 能源服務網絡的構建，旨在解決當前能源係統麵臨的一係列挑戰，並開創可持續發展的未來。 從可持續性角度看，RT 能源服務網絡是推廣和整閤可再生能源的關鍵驅動力。 太陽能、風能等可再生能源具有間歇性和波動性，與傳統化石能源的穩定輸齣模式截然不同。RT 能源服務網絡通過其智能化調度和儲能能力，能夠有效地彌閤這種波動性，確保可再生能源能夠穩定、可靠地接入電網，並最大化其利用率。這不僅有助於減少對化石燃料的依賴，降低溫室氣體排放，也為實現全球碳中和目標提供瞭強有力的技術支撐。 從經濟效益角度看，RT 能源服務網絡為用戶和能源提供商帶來瞭多重價值。 降低用戶用能成本： 通過智能化的能源管理和參與能源交易，用戶可以更有效地控製用能成本，甚至可能通過齣售多餘電力獲得收益。 提升能源係統效率： 智能調度和優化配置能夠減少能源損耗，提高整體能源利用效率，從而降低運營成本。 創造新的商業模式： RT 能源服務網絡催生瞭新的能源服務提供商、技術集成商、能源交易平颱等，為經濟發展注入瞭新的活力。 從能源安全與韌性角度看，RT 能源服務網絡提高瞭能源係統的抗風險能力。 傳統的集中式能源係統一旦發生故障，可能導緻大範圍停電。而分布式能源網絡的齣現，使得能源供應更加分散，即使部分節點發生故障，整體係統仍能保持運行。同時，能源交易的靈活性和不同區域間的能源互助能力，也進一步增強瞭能源供應的韌性。 RT 能源服務網絡並非一個單一的技術標準或産品，而是一個復雜且不斷演進的生態係統。 其建設和發展需要多方力量的協同閤作，包括政策製定者、能源企業、技術提供商、研究機構以及廣大用戶。 政策與監管： 需要製定支持分布式能源發展、鼓勵智能電網建設、規範能源交易的政策法規，為RT能源服務網絡的健康發展提供良好的外部環境。 技術創新： 需要不斷推進可再生能源發電技術、儲能技術、智能控製技術、通信技術等的創新和突破，以降低成本、提高性能。 市場機製： 需要構建公平、透明、開放的能源市場機製，激勵各參與者積極投入分布式能源的開發和利用。 用戶參與： 提升公眾對分布式能源和智能能源管理的認知，鼓勵用戶主動參與到能源革命中來，共享能源變革的紅利。 總而言之，RT 能源服務網絡代錶著能源領域未來的發展方嚮。 它是一個融閤瞭先進技術、創新商業模式和可持續發展理念的綜閤性解決方案。通過將分布式能源有機地整閤到智能化、網絡化的服務體係中，RT 能源服務網絡正在重塑我們生産、消費和管理能源的方式，為構建一個更清潔、更經濟、更安全、更具韌性的能源未來鋪平道路。這不僅僅是一場技術的革新，更是一次能源生態的重塑，它將深刻影響我們的生活方式、經濟結構和社會發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書散發著一種踏實可靠的工業氣息，從它的標題和署名齣版社就能感受到那種對技術精確性的執著追求。在我看來，這本書最寶貴的地方在於它提供瞭一套完備的、可復用的仿真框架構建指南。它沒有滿足於展示現有的成熟解決方案，而是花瞭大量篇幅去探討如何構建一個能夠“容納未來變化”的模擬平颱。特彆是關於模型校準（Model Calibration）和驗證（Validation）的章節，作者詳細闡述瞭如何利用實際運行數據來不斷迭代和優化仿真模型的準確性，這對於確保模擬結果的實際指導意義至關重要。我記得其中一個關於“負載預測誤差對係統成本的影響”的對比分析，讓我對優化預測精度投入的價值有瞭全新的認識。這本書的風格是內斂而有力的，它不追求花哨的語言，而是用無可辯駁的邏輯和嚴謹的數學工具，為讀者構建起一個理解和駕馭復雜分布式能源係統的強大思維工具箱。這本書的價值，在於它能讓你從一個“用戶”升級為一個能夠“創造”模擬工具的開發者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得非常直觀，那種深邃的藍色調和流動的光影效果，立刻讓人聯想到復雜的能源係統和數據流動的未來感。我翻開第一頁時，就被作者那種對技術細節的執著所吸引。盡管我對能源網絡的基礎理論已經有所涉獵，但這本書在深入探討分布式能源模擬的建模方法時，展現齣的嚴謹性和深度依然令人印象深刻。它不像一些教科書那樣乾巴巴地堆砌公式，而是巧妙地將理論與實際應用場景相結閤，比如在描述如何處理能源供需波動性時，作者引用瞭幾個非常貼近現實電網運行的案例。尤其是關於信息物理係統（CPS）在能源管理中的集成部分，簡直是為我們這些一綫工程師打開瞭一扇新的大門。作者似乎有一種魔力，能把那些原本晦澀難懂的優化算法講得清晰明瞭，讓人在閱讀過程中忍不住想立刻動手去實現一個小型的模擬模型。我個人尤其欣賞它在討論係統韌性（Resilience）那一章節所采取的批判性視角，指齣瞭一味追求效率可能帶來的潛在風險，這在當前全球能源結構轉型的關鍵時期，顯得尤為重要。這本書無疑會成為我書架上經常被翻閱的一本工具書，它的價值遠超其頁數所能體現的。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我感覺自己像是經曆瞭一場關於未來能源架構的深度“健行”。不同於市場上那些側重於宏觀政策解讀的著作，這部作品將焦點精準地定格在瞭“模擬”這一核心技術環節上，這對於真正想深入理解能源係統如何運作的專業人士來說，是極大的福音。作者的敘述風格非常獨特，他擅長使用一種近乎“工程師的詩意”來描繪那些復雜的數學框架。比如，在處理時間序列數據預測的章節，他沒有直接給齣標準化的解決方案，而是耐心地引導讀者去理解每種模型背後的假設條件和適用邊界，這種“授人以漁”的教學方式，極大地提升瞭讀者的獨立思考能力。更讓我驚艷的是，書中對不同能源載體（電力、熱力、氣態燃料）耦閤模型的討論，那種多域集成的視角，完全符閤未來智慧城市對綜閤能源係統的要求。我曾嘗試對照書中的部分算法在我們的一個小型社區微電網項目中進行復現驗證，結果發現，即便是采用作者提齣的簡化模型，其結果的穩定性和預測精度也顯著優於我們原先使用的傳統模型。這本厚重的書籍，與其說是一本理論參考，不如說是一份經過實戰檢驗的、高度提煉的“操作手冊”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版透露齣一種老派的匠人精神，厚實的紙張和清晰的字體，在如今這個追求輕薄的時代，反而成瞭一種吸引力。但真正的魅力在於其內容的紮實程度。我注意到，作者在構建分布式能源（DERs）模型時，特彆強調瞭不確定性因素的處理，這在過去很多教材中往往被一帶而過。在這裏，不確定性不再是需要被“消除”的乾擾項，而是被納入係統設計的一部分，這一點極具前瞻性。尤其讓我印象深刻的是關於儲能係統的優化調度策略部分，它不僅考慮瞭經濟效益，還融入瞭電網的穩定性約束，這需要極其精密的數學功底和對電力係統動態特性的深刻理解。閱讀過程中，我多次停下來，仔細琢磨那些推導過程，從中體會到作者在構建整個理論體係時所花費的巨大心血。這本書對於那些希望從“使用”能源管理軟件，轉嚮“設計和開發”能源管理算法的研究生或高級工程師來說，無疑是一本不可多得的寶典。它不提供速成的答案，而是提供瞭一種深入探究問題的哲學和方法論。

評分☆☆☆☆☆

與其說這是一本關於能源模擬的書，不如說它是一部關於“係統思維”的範本。作者的敘事綫索非常清晰，從宏觀的能源網絡結構解析，到微觀的單個分布式單元的動態行為建模，層層遞進，邏輯嚴密得像瑞士機械錶的核心部件。我最欣賞它對“通信延遲”和“數據安全”在分布式控製中所扮演角色的討論，這在過去幾年中隨著物聯網和邊緣計算在能源領域的發展，已成為一個日益突齣的安全瓶頸。這本書早早地就將這些前沿的安全與可靠性問題納入瞭核心的仿真框架中進行考量，顯示齣作者極強的行業洞察力。閱讀體驗上，雖然涉及大量的控製論和隨機過程知識，但作者通過大量的圖錶和流程圖來輔助說明，大大降低瞭理解門檻，避免瞭純文本帶來的枯燥感。對於我這種需要定期更新知識體係的從業人員而言，這本書就像一個及時的“知識刷新包”，讓我能夠以更全麵的視角去審視當前能源基礎設施麵臨的數字化挑戰。