具体描述
本书为DL／T 851－2004《联合循环发电机组验收试验》的配套读物，主要内容为试验前的准备工作，试验边界与测量参数、参数测量与仪器仪表、试验工况、试验步骤与过程，试验数据整理、机组特性计算、联合循环机组特性的修正与评定。联合循环机组性能不合格时供货商责任划分等。
本书可供电力建设相关从业人员，联合循环机组用户、试验操作人员等参考使用。
好的，以下是为一本名为《综合能源系统运行优化与控制》的图书撰写的详细简介，该简介完全不涉及《联合循环发电机组性能验收试验方法》中的任何内容，并力求自然流畅、信息丰富。 --- 综合能源系统运行优化与控制 图书简介 在全球能源结构转型与“双碳”目标驱动的宏大背景下，能源系统的复杂性、不确定性与集成化程度正以前所未有的速度攀升。传统的单一能源系统规划与运行模式已难以适应以可再生能源为主体的新型电力系统对灵活、高效、可靠运行的迫切需求。本书正是立足于这一时代背景，系统性地阐述了面向未来能源格局的综合能源系统（Integrated Energy System, IES）的构建原理、运行特性、先进的优化调度理论及其前沿的智能控制策略。 本书并非仅仅关注发电侧的优化，而是将电力、热力、燃气乃至制冷等多个能源子系统视为一个相互耦合、协同作用的整体进行深度解耦与集成分析。全书结构严谨，内容深入浅出，旨在为能源工程、电力系统自动化、控制工程领域的科研人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一本兼具理论深度与工程实践指导价值的专业参考书。 --- 第一部分：综合能源系统的基础理论与系统集成（模块化解析） 本部分奠定了理解复杂能源系统所需的核心理论框架，重点剖析了不同能源子系统间的物理耦合机制与能量转换规律。 1. 能源系统集成化的内涵与挑战： 详细界定了综合能源系统的概念、架构演变（从简单的热电联产到多能互补的微网/区域能源系统），并系统梳理了当前集成化过程中面临的边界条件确定、多目标冲突处理以及系统稳定性分析等关键挑战。 2. 关键转换设备的建模与特性： 本部分着重于对影响系统调度的核心设备进行精确建模。这包括： 先进的热电联产（CHP）机组： 侧重于其负荷跟踪特性、热/电出力解耦模型，以及在不同燃料约束下的运行边界。 电化学储能系统（ESS）： 深入探讨了锂离子电池、液流电池等主流储能技术的热力学模型、充放电效率曲线，以及寿命衰减对其长期运行策略的影响。 可再生能源（风能与光伏）： 聚焦于高精度概率性预测模型（基于Copula函数和深度学习方法），以及如何将预测不确定性量化并纳入系统约束。 气热耦合环节： 重点分析了燃气轮机、锅炉、蓄热罐之间的动态响应特性，以及天然气管网的压力和流量约束对上层调度的制约作用。 3. 多域物理约束的量化描述： 建立了描述IES的统一数学框架。这涉及将不同物理域（电磁暂态、热力稳态/动态、流体力学）的方程进行有效整合，形成一个大型的非线性或混合整数线性规划（MILP）问题的基础模型。特别强调了跨域能量平衡约束（如热力系统的余热利用效率）的准确表述。 --- 第二部分：运行优化调度理论（面向不确定性的决策） 本部分聚焦于如何在多时间尺度、多目标、强不确定性的环境下，实现IES的经济性与可靠性的最优权衡。 4. 多时间尺度运行优化框架： 提出了一种分层解耦的优化策略，有效应对了IES中不同设备时间常数的差异。 长期规划层（年/月）： 侧重于设备选型、容量配置与燃料采购策略的宏观决策。 中短期优化层（日/小时）： 运用混合整数线性规划（MILP）求解日运行的经济调度，重点关注机组组合与爬坡速率约束。 实时控制层（分钟/秒）： 针对可再生能源出力波动，采用基于模型预测控制（MPC）的快速响应策略，确保系统频率和电压的稳定。 5. 鲁棒优化与随机优化方法： 鉴于可再生能源的随机性，本书详细介绍了处理不确定性的先进技术： 场景生成与缩减： 利用K-均值聚类和Benders分解方法，高效处理海量天气场景。 鲁棒优化（RO）： 重点阐述了区间不确定性下的保守性调度模型，以及如何通过调整不确定性集合（Budget of Uncertainty）来平衡经济性和抗风险能力。 随机规划（SP）： 介绍了两阶段和多阶段随机规划模型在处理燃料价格波动和负荷预测误差时的应用，特别关注其在确保二阶段操作可行性方面的优势。 6. 经济性与环境效益的协同优化： 本章深入探讨了如何将碳排放成本、污染物排放限制纳入优化目标函数。提出了基于多目标进化算法（如NSGA-II）的帕累托前沿求解方法，帮助决策者在不同环境约束下选择最合适的运行点，实现环境效益和经济效益的动态平衡。 --- 第三部分：智能控制与前沿技术应用（提升系统韧性） 本部分转向IES的动态控制与前沿信息技术的集成应用，以提升系统的自适应能力和韧性。 7. 基于模型预测控制（MPC）的协同控制： 详细阐述了如何将第5章的优化结果无缝衔接到实时控制回路中。重点分析了MPC在协调储能充放电、调节热电负荷分配方面的优势，以及如何处理模型失配和外部扰动对控制性能的影响。 8. 深度学习在IES中的应用： 介绍了深度神经网络（DNN）在IES中的两大核心应用： 高精度负荷/出力预测： 结合长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN），构建多变量时间序列预测模型，显著提高输入数据的质量。 强化学习（RL）的直接控制： 探讨了如何使用DQN、A2C等算法，让控制器在仿真环境中自主学习最优的复杂启停和出力调整策略，特别适用于处理非线性和时滞严重的系统动态。 9. 区域能源互联网与信息安全： 随着IES向区域化、开放化发展，信息安全成为关键。本章引入了分布式账本技术（Blockchain）在能源交易结算、设备间信任建立中的潜在应用，以及如何设计防御机制以应对网络攻击对调度指令的篡改。 10. 系统韧性评估与自愈能力设计： 针对极端天气或突发故障（如关键管线破裂、大容量机组跳闸），本书提出了基于网络拓扑分析和故障传播模拟的系统韧性指标体系，并设计了故障隔离、快速重构和黑启动的自愈控制逻辑，确保系统在遭受重大冲击后能快速恢复关键功能。 --- 结语 《综合能源系统运行优化与控制》内容覆盖了从物理建模到高级算法应用的完整链条。它不仅是理解现代复杂能源系统运行复杂性的理论指南，更是指导工程师设计和部署下一代高效、清洁、智能能源基础设施的实践蓝图。全书所包含的分析工具和方法论，均具有高度的可迁移性和前瞻性。
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