电力系统故障诊断及故障恢复 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力

作者:徐青山

出品人:

页数:209

译者:

出版时间:2007-5

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787508352411

丛书系列:

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• 电力系统
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智能交通信号控制系统及其优化调度研究 摘要 随着城市化进程的加速和机动车保有量的不断攀升，交通拥堵已成为制约城市发展、影响居民生活质量的严峻挑战。传统的交通信号控制方式难以适应日益复杂的交通流变化，导致通行效率低下、资源浪费严重。本文深入探讨了智能交通信号控制系统的构建及其优化调度策略，旨在通过引入先进的传感技术、通信技术和人工智能算法，实现对交通信号灯的实时、动态、智能化管理，从而有效缓解城市交通拥堵，提升道路通行能力和安全性。 引言 现代城市交通系统如同人体的神经网络，而交通信号灯则是其关键的“节点”。它们负责协调不同方向的交通流，确保交叉口的有序通行。然而，传统的固定配时或感应式控制系统存在显著局限性。固定配时模式僵化，无法应对突发流量变化；感应式控制虽能根据车流量调整周期，但其感应范围有限，对车流的整体感知能力不足。这些不足导致了不必要的车辆等待、燃油消耗增加以及环境污染加剧。 智能交通信号控制系统（Intelligent Traffic Signal Control System, ITSCS）的出现，为解决这些问题提供了新的思路。ITSCS的核心在于利用先进的技术手段，对交通状况进行实时感知、精确分析，并基于此进行智能化的信号配时决策。本文将围绕ITSCS的构成要素、关键技术以及优化调度策略展开深入研究。 第一章 智能交通信号控制系统的构成与关键技术 本章将详细阐述构成一个完整的智能交通信号控制系统所需的各个组成部分，并深入剖析支撑这些功能实现的关键技术。 1.1 交通信息采集子系统 精确、实时的交通信息是智能控制的基础。该子系统主要包括以下几种采集方式： 视频检测技术： 利用高清摄像头捕捉路口及周边路段的交通流信息，通过图像识别和计算机视觉算法，提取车辆数量、车速、车道占有率、排队长度等关键数据。先进的AI算法能够实现对不同车型、不同行为（如违章）的精准识别。 地感线圈检测技术： 埋设在地下的感应线圈，当车辆通过时会产生电磁场变化，从而检测车辆的存在和速度。虽然成熟稳定，但安装维护相对复杂，对路面有一定破坏。 微波/雷达检测技术： 通过发射和接收微波或雷达信号，检测车辆的距离、速度和角度。不受天气影响，但成本相对较高。 车辆定位与通信技术： 随着物联网（IoT）和车联网（V2X）技术的发展，部分车辆能够主动上报自身的实时位置、速度、行驶轨迹等信息。这种方式能够提供更全面、更精细化的交通信息，为区域乃至全局的信号控制提供支持。 浮动车数据： 利用GPS、手机信令等数据，分析区域内车辆的平均速度、行程时间、拥堵程度等宏观交通指标。 1.2 交通信号控制中心 控制中心是ITSCS的大脑，负责汇聚、处理、分析采集到的交通信息，并发出控制指令。其核心功能包括： 数据融合与处理平台： 整合来自不同传感器的异构数据，进行去噪、校正、格式转换等预处理，形成统一、准确的交通态势模型。 交通状态评估模块： 基于融合后的数据，实时评估当前路口的交通流量、延误、排队长度、饱和度等参数。 信号配时决策引擎： 这是ITSCS的核心。根据交通状态评估结果，调用预设的控制算法或AI模型，生成最优的信号配时方案（绿灯相位、周期、相位差等）。 通信接口： 与路口的信号控制器进行双向通信，发送控制指令，接收设备状态反馈。 1.3 交通信号控制器 安装在路口的硬件设备，负责接收控制中心的指令，并精确控制交通信号灯的亮灭。 微处理器与控制逻辑： 执行控制中心下发的配时方案，管理相位切换，并可根据现场传感器数据进行一定程度的本地自适应调整。 通信模块： 与交通控制中心进行可靠的数据交换，支持有线（如光纤）或无线通信。 电源与安全防护： 保证设备在各种环境下稳定运行，具备防雷、防潮等功能。 1.4 通信网络 可靠、低延迟的通信网络是连接信息采集、控制中心和信号控制器之间的生命线。 传输介质： 可采用光纤、4G/5G移动网络、Wi-Fi、LoRa等多种技术，根据实际需求和成本效益进行选择。 网络协议： 遵循相关标准（如NTCIP）确保不同厂商设备的互联互通。 网络安全： 确保数据传输的保密性、完整性和可用性，防止恶意攻击。 第二章 智能交通信号优化调度策略研究 本章将聚焦于如何利用各种算法和模型，对交通信号进行智能化的优化调度，以达到提升通行效率、减少延误的目的。 2.1 单点自适应控制 该策略主要针对单个交叉口，根据该交叉口的实时交通流量进行动态调整。 模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）： 将交通参数（如排队长度、车流量）转化为模糊语言（如“小”、“中”、“大”），并基于预设的模糊规则库进行推理，输出调整信号灯周期的指令。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 将交叉口视为一个智能体（Agent），通过与环境（交通流）交互，不断试错学习，找到能最大化奖励（如减少车辆总延误）的控制策略。Deep Reinforcement Learning (DRL) 技术在此领域展现出巨大潜力。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）： 将信号配时参数编码为“染色体”，通过模拟自然选择、交叉、变异等过程，搜索最优的配时组合。 2.2 区域协调控制 当相邻的交叉口处于同一干道或相互影响时，需要进行区域协调控制，以形成“绿波带”，提高车辆的连续通行能力。 基于模型的预测控制（Model Predictive Control, MPC）： 建立交通流模型，预测未来一段时间的交通状况，并基于此优化区域内所有交叉口的信号配时，以实现全局最优。 多智能体协同控制： 将区域内的每个交叉口视为一个智能体，通过通信和协商，共同达成区域的通行目标。 基于网络的流体动力学模型： 将交通流视为流体，利用偏微分方程描述其动态演化，并在此基础上优化信号配时，实现对区域交通流的整体调控。 2.3 全局交通优化与需求响应 更高级的ITSCS将覆盖整个城市交通网络，并能响应动态的交通需求。 宏观交通仿真： 利用如VISSIM、SUMO等交通仿真软件，对城市交通网络进行建模，评估不同控制策略的效果。 交通诱导与信号联动： 结合可变信息标志（VMS）、导航APP等交通诱导信息，引导车辆选择最优路径，并联动信号控制，缓解局部拥堵。 事件响应： 针对突发事件（如交通事故、大型活动），迅速调整交通信号配时，疏导交通，减少影响。 交通需求管理（TDM）整合： 结合错峰出行、公交优先等交通需求管理措施，通过信号控制进行协同优化。 第三章 实际应用与挑战 本章将探讨ITSCS在实际部署中可能遇到的问题，以及未来的发展趋势。 3.1 部署与集成 现有基础设施改造： 将现有信号控制器升级为支持智能控制的设备。 传感器网络的部署与维护： 确保信息采集的全面性和稳定性。 数据标准与互操作性： 建立统一的数据标准，确保不同系统和设备间的兼容性。 3.2 算法鲁棒性与适应性 极端交通状况下的表现： 确保算法在高峰期、低谷期、突发事件等不同情况下都能稳定工作。 模型参数的自适应调整： 随着交通环境的变化，算法模型应能自动调整参数以适应新的情况。 3.3 数据隐私与安全 车辆轨迹信息保护： 在利用浮动车数据时，需严格保护用户隐私。 网络攻击防护： 防止交通信号系统被黑客攻击，导致交通瘫痪。 3.4 未来发展趋势 人工智能的深入应用： 进一步利用深度学习、图神经网络等技术，提升预测精度和控制策略的智能化水平。 V2X技术的普及： 实现车辆与基础设施的深度融合，构建更协同、更安全的交通环境。 智慧城市平台的整合： 将ITSCS与其他城市管理系统（如公共交通、应急管理）进行联动。 结论 智能交通信号控制系统通过集成先进的传感、通信和人工智能技术，为解决城市交通拥堵提供了强大的解决方案。本文从系统构成、关键技术、优化调度策略以及实际应用挑战等方面进行了深入阐述。未来，随着技术的不断进步，ITSCS将在构建高效、安全、绿色的城市交通体系中扮演越来越重要的角色。

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这本书的排版和索引做得相当到位，查找特定章节很方便，这对于需要快速参考的工程师来说是一个优点。我在研究章节中关于变压器内部故障诊断的部分时，注意到作者对绕组变形和铁心接地故障的特征信号分析相当细致，列举了大量经典测试方法如扫频阻抗法和漏磁场的测量。这部分内容确实有很高的参考价值，体现了作者深厚的专业积累。不过，我发现本书在描述设备故障的“因果关系”时，有时过于侧重于电气层面的分析，而忽视了机械应力、环境因素对设备寿命和故障发生概率的综合影响。举个例子，针对高压断路器的“油位/SF6气体泄漏”导致的保护误动，书中只是简单提到了检测，但并未深入探讨这些环境参数的长期趋势分析如何能提前预警故障的发生。总体来说，这本书在对单一设备故障的电气特征识别上做得不错，但缺乏对系统性、环境依赖性故障的整体化、多维度建模和诊断思路，使得“故障诊断”的广度和深度未能完全匹配书名所暗示的期望。

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这本书的装帧设计相当精美，纸张质量也很好，阅读体验感不错，这让我对内容抱有很高的期待。刚开始读的时候，我被其中对不同类型继电保护动作逻辑的细致梳理所吸引，那些复杂的时序图和保护定值计算过程，被作者用清晰的图文并茂的方式展示出来，确实有助于理解。不过，当我深入到“故障恢复”这部分时，我发现其叙述方式显得过于理想化和流程化。它描绘的恢复步骤，仿佛是在一个真空环境中进行的标准化操作，完美避开了实际工程中常常出现的各种人为干扰、设备响应延迟以及信息不完全等“灰色地带”。例如，在进行关键母线解列后的系统恢复同步过程中，书中没有详细分析那些可能导致二次保护误动或系统振荡的微妙参数变化，也没有探讨在紧急情况下，如何根据现场的实时数据做出最优化的决策调整。这种“教科书式”的描述，虽然逻辑严谨，但脱离了电网运行的真实复杂性，使得这本书在指导实际抢修工作时，实操价值大打折扣。

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这本书的书名听起来就充满了技术含量，对于我们这些在电力系统领域摸爬滚打的工程师来说，简直是久旱逢甘霖。我迫不及待地翻开了它，希望能找到一些前沿的、实用的故障诊断方法和恢复策略。然而，我发现书中更多的是对传统电力系统理论的复述，基础知识讲解得非常详尽，但对于当下复杂的现代电网，比如新能源接入、柔性直流输电等带来的新型故障模式，探讨得有些力不从心。它仿佛还停留在上个世纪的电力系统框架下，对于那些日益增长的数字化、智能化诊断需求，这本书提供的信息显得有些滞后。我期待看到更多关于大数据分析、机器学习在故障预警和快速定位中的应用实例，或者至少是对这些前沿技术在电力系统中的潜力进行深入的展望，但这本书似乎更偏向于稳扎稳打地巩固基础，缺乏对未来挑战的积极回应。对于初学者来说，这或许是一本不错的入门教材，但对于寻求突破和创新的资深专业人士，它可能无法带来预期的惊喜。我希望作者能够在后续版本中，加入更多针对现代电网复杂性的案例分析和解决方案。

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作为一名长期从事电力调度工作的技术人员，我最关注的是如何在高压输电网络中，实现对瞬态故障的毫秒级精准判断和隔离。我购买这本书的初衷，正是想学习更高效的故障定位技术。这本书的第三章确实花了篇幅介绍了几种经典的阻抗法和基于行波的测距原理，理论推导非常扎实。但是，它在案例分析上显得有些单薄。书中提供的故障场景多是简单的两相短路或单相接地故障，且大多假设在理想的负荷条件下。现实中的故障往往伴随着大量的无功波动、暂态过电压以及多点同时发生，这本书对这些复杂耦合情况的处理几乎是空白。更让我感到遗憾的是，对于如何利用现有的SCADA和PMU数据流进行实时、在线的故障特征提取和分类，书中没有给出任何实质性的算法框架或软件实现思路。这本书更像是一部理论工具书，而不是一本能直接应用于现代智能电网实时操作的实战手册。

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我抱着极大的热情阅读了这本关于电力系统故障诊断与恢复的专著，希望它能提供一些超越传统思维的创新视角。我特别关注书中是否有关于“自愈电网”概念的深入探讨。然而，通读全书后，我发现它的核心思想依然停留在故障发生后的“人工干预”和“分级恢复”上。作者详细描述了如何通过人工操作恢复供电，以及各级调度部门的职责划分，这些内容固然重要，但对于当前大力推广的、旨在减少停电时间和范围的“故障自愈技术”——比如利用分布式智能开关和先进的通信网络实现故障隔离与电源重构——几乎没有提及。全书的语言风格偏向于传统电气工程的严谨和保守，缺乏对未来电网架构演进的想象力。阅读过程中，我感觉自己一直在回顾过去的成功经验，而非探索未来的解决方案。对于追求技术前沿的读者而言，这本书的视野显得有些局促，它未能充分利用当代信息技术带来的变革潜力。

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