电力企业决策支持系统原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力

作者:施泉生

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2007-10

价格:24.80元

装帧:

isbn号码:9787508360485

丛书系列:

图书标签:

• 电力系统
• 决策支持系统
• 人工智能
• 大数据
• 优化算法
• 电力经济
• 管理科学
• 智能电网
• 信息技术
• 应用软件

图书简介：现代水利工程管理与智能决策 （本书聚焦于水利工程的规划、设计、施工、运营及维护全生命周期中的管理挑战与智能解决方案，不涉及电力企业相关内容。） --- 第一部分：水利工程的复杂性与传统管理的局限 第一章：新时代水利基础设施的战略地位与挑战 1.1 水利工程的时代使命与多重目标： 本章首先阐述了在气候变化加剧、极端天气事件频发以及国家区域发展战略转型的大背景下，现代水利工程（如大型水库、跨流域调水工程、防洪排涝体系）所肩负的防洪抗旱、供水保障、生态修复与能源综合利用等多重任务。深入分析了这些复杂目标之间可能存在的内在冲突，例如生态流量保护与高标准供水需求之间的平衡难题。 1.2 传统水利项目管理的结构性弊端： 系统梳理了在项目规划、工程设计、招投标、施工质量控制以及后期资产管理等环节中，传统管理模式（如信息孤岛、流程固化、依赖经验判断）所暴露出的效率低下、风险预估不足以及决策滞后等核心问题。特别关注了数据集成度低如何阻碍了对实时水文气象信息的有效利用。 1.3 水利管理决策的风险评估模型概述： 探讨了在水资源配置、工程安全评估中，传统风险矩阵模型的局限性，尤其是在处理非线性、不确定性较强的自然灾害风险时，需要引入更精细化的概率分析和情景模拟技术。 第二章：水利信息化的基础架构与数据困境 2.1 水利地理信息系统（GIS）在空间决策中的作用： 详细介绍水利管理中地理空间数据的采集、处理与可视化技术，包括高精度地形测绘、遥感影像分析在流域划分、淹没分析中的应用。阐述了如何构建统一的水利空间数据库标准。 2.2 水文监测网络与物联网（IoT）技术的融合： 分析了新一代水文、水质、墒情监测站点的技术架构，包括传感器选型、数据传输协议（如LoRa, NB-IoT）的应用，以及边缘计算在水情预警中的初步实践。强调了海量监测数据（“大数据”）的有效存储、清洗与标准化工作是后续分析的基础。 2.3 跨部门数据共享与互操作性障碍： 探讨了水利、气象、国土资源、农业等部门之间数据标准不一、接口不兼容所导致的“信息孤岛”现象，并分析了这种障碍对区域联合防灾减灾决策的负面影响。 --- 第二部分：智能决策支持的关键技术与模型构建 第三章：面向水资源优化的决策模型 3.1 线性规划与非线性规划在水资源调配中的应用： 深入讲解如何建立多目标、多约束条件下的水资源优化配置模型。重点剖析了在面临枯水年景时，如何利用模型确定农业灌溉、城市供水与生态基流的优先次序，并详细展示了拉格朗日乘子法在求解复杂约束条件下的应用。 3.2 随机规划与鲁棒优化在供水安全中的地位： 针对水文输入的不确定性，介绍了如何运用随机规划模型来量化不确定性带来的风险，并侧重讲解鲁棒优化（Robust Optimization）方法，确保在最坏可能情景下，决策方案仍能满足基本安全标准。 3.3 湿地恢复与生态补偿的经济学模型： 引入环境经济学原理，探讨在水利工程的生态功能恢复与补偿机制设计中，如何量化生态系统的服务价值，并将其纳入整体效益评估体系。 第四章：基于模型的工程安全与风险预测 4.1 水力模型与结构安全分析的集成： 介绍了一维、二维及三维水动力学模型（如浅水方程组求解）在洪水演进、溃口扩散模拟中的应用。同时，结合有限元分析（FEA）技术，探讨了水工结构（如大坝、堤防）在长期服役及极端荷载下的应力应变响应预测。 4.2 机器学习在水文预报中的突破： 详尽阐述了长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等深度学习模型在月、季、年尺度水文径流预测中的性能优势，并与传统的ARIMA、BP神经网络模型进行对比分析，展示数据驱动方法在提高预报精度上的潜力。 4.3 实时监测数据驱动的工程健康评估（SHM）： 重点介绍如何利用振动、渗流、位移等传感器数据，结合模态识别算法，实时诊断水工建筑物内部结构的潜在病害（如裂缝扩展、坝体内部空洞），实现从“定期体检”到“持续健康监测”的转变。 --- 第三部分：智能系统的集成与实际应用案例 第五章：水利决策支持系统的架构设计 5.1 三层式架构：数据层、模型层与应用服务层： 详细描绘一个现代化水利决策支持系统的标准技术架构。重点阐述模型层如何作为核心引擎，提供接口服务给上层的应用模块，实现不同专业模型（水文、结构、经济）间的协同运算。 5.2 人机交互界面与可视化技术： 强调决策支持系统用户界面的友好性、直观性。讨论如何利用三维GIS、虚拟现实（VR）技术，将复杂的计算结果（如洪水淹没范围、结构应力云图）以最易于管理者理解的方式呈现出来。 5.3 知识表示与专家系统的构建： 探讨如何将水利管理领域的长期经验和规范知识通过本体论或规则库的形式进行结构化表达，形成辅助性专家系统，用于指导日常的调度操作和突发事件的初步响应。 第六章：流域综合管理与智能调度实践 6.1 跨流域调水工程的实时优化调度： 以大型跨流域调水工程为例，分析系统如何根据上游来水预测、沿线用户需求变化以及生态红线约束，实时调整泵站群和控制枢纽的运行参数，确保系统在复杂约束下的平稳运行。 6.2 城市防洪排涝的智能联动机制： 聚焦城市内涝防治，展示系统如何整合气象雷达数据与城市排水管网的液位传感器数据，自动生成最优的泵站开启组合和闸门开启策略，缩短响应时间，最小化城市经济损失。 6.3 适应性水库群联合调度策略： 针对多库联调的复杂场景，分析如何利用模型预测未来的水文情景，设计出具有高适应性的调度规则集，平衡下游河道生态需求、发电效益与区域防洪目标，实现水资源利用效率的最大化。 --- 结语：迈向韧性水利与智慧治理 本书的最终目标是为水利领域的规划者、管理者和技术人员提供一套系统化的理论框架和实用的技术路径，以应对未来水安全带来的严峻挑战。通过深度融合信息技术、数学优化与水文科学，推动水利治理从经验驱动向数据驱动、从被动响应向主动预警的根本性转变，构建更具韧性、更可持续的现代水利管理体系。

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读完这本关于电力企业决策支持的专著，我最大的感受是作者在构建理论体系时展现出的那种深厚的行业沉淀和严谨的学术态度。这本书的叙事逻辑非常清晰，从宏观的战略规划层面的不确定性分析，逐步下沉到微观的运行优化层面，层层递进，构建了一个完整的逻辑闭环。特别是它对风险度量和价值评估方法的论述，摒弃了许多学院派的过度简化，而是引入了更贴近电力系统特性的情景分析和蒙特卡洛模拟。我尤其欣赏作者在探讨技术应用时的平衡感，既没有盲目吹捧最新的“黑科技”，也没有轻视传统成熟技术的价值，而是聚焦于如何通过支撑系统，将两者的优势有机结合起来，形成最优的决策组合。这本书的图表和案例分析非常到位，不是那种为了凑页数而硬塞进去的空洞示例，而是能够让人直接在脑海中重构出决策场景，这对于快速理解复杂算法的应用边界至关重要。对于我们这些长期在电力规划一线工作的人来说，这本书提供了一个绝佳的理论框架来校验我们过去凭直觉做出的许多重大投资决策，它让“为什么”和“怎么做”都有了坚实的理论依据。

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这本书的阅读体验，在我看来，更像是一次对电力行业未来形态的深度预演。它没有过多纠缠于电力市场改革的历史沿革或具体的监管条款，而是将重点放在了“如何利用信息技术更好地驾驭一个日益复杂的电力生态系统”这一核心命题上。作者对于新能源接入带来的间歇性和波动性对传统调度模式的冲击，进行了非常细致的剖析，并提出了一系列基于智能算法的实时优化策略。我发现，书中对于多目标决策的论述部分尤为精彩，电力企业的决策往往牵扯到经济性、可靠性、环境友好性等多个相互冲突的目标，这本书没有试图寻找一个完美的“银弹”，而是教你如何通过设定合理的权重和约束条件，找到在特定情景下的帕累托最优解。这种务实且不失深度的处理方式，使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一部企业面向未来竞争的“战略蓝图”。它展示了决策支持系统如何从一个辅助工具，进化成驱动企业核心竞争力的关键引擎。

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这部关于电力企业决策系统的著作，最让我感到惊喜的是它对“人机协同”这一前沿议题的重视和深入挖掘。在许多同类书籍中，系统往往被塑造成一个“全能的智能大脑”，但作者清醒地认识到，在电力这种高风险、高责任的领域，最终的决策责任人永远是人类专家。因此，书中花费了不少笔墨来探讨如何设计更具交互性、更易于解释的决策界面和报告机制，确保系统输出的结果能够被一线调度员和管理层快速理解和信任。这种对“可解释性AI”和“用户体验”的关注，在传统的偏硬核的系统原理书中是十分罕见的，它体现了作者对技术落地层面的深刻洞察力。通过阅读这本书，我认识到，一个优秀的决策支持系统，不仅仅是计算能力上的胜利，更是人与信息有效沟通的艺术。它不仅仅是教会我们如何构建系统，更是教会我们如何更好地与系统共事，共同应对电力运营中的瞬息万变。

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坦白说，拿到这本篇幅可观的专业书籍时，我曾担心会陷入过多的数学推导和公式堆砌之中，但实际阅读下来，体验远超预期。作者在介绍复杂的优化模型时，总是能巧妙地穿插一些来自实际电网运行或市场交易中的鲜活案例作为佐证，这极大地降低了理解门槛。举个例子，书中关于输电网络阻塞管理的章节，它不仅给出了经典的潮流约束模型，更重要的是，它探讨了在市场化交易背景下，如何通过价格信号和运行指令的有机结合来实现阻塞的有效缓解，这才是真正体现了“应用”二字的精髓。这本书的编排结构非常注重知识体系的连贯性，从基础的数据采集与预处理，到中间的建模与求解，再到最终的决策可视化与反馈机制，形成了一个完整的技术链条。它清晰地指明了当前决策支持系统建设中的薄弱环节，并指出了突破的方向，对于那些正在筹建或升级自己决策平台的工程师团队而言，这本书无异于一份详尽的“避坑指南”。

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这部著作给我的感觉，简直像是一本打开了电力行业管理新视角的百科全书，尤其是在当下这个能源结构深刻变革的时代背景下。它不像市面上那些晦涩难懂的纯理论教材，而是实实在在地将复杂的系统工程与企业实际运营中的痛点紧密结合。我印象最深的是它对“不确定性”的处理，书中对市场波动、负荷预测误差以及新能源并网带来的随机性，提供了一套非常系统且实用的数学建模和优化求解框架。它没有止步于介绍各种经典的运筹学模型，而是深入探讨了如何将这些模型嵌入到日常的生产调度、燃料采购乃至资产组合管理中去。阅读过程中，我特别留意了关于数据治理和信息集成那一章节，作者显然对现代企业信息化的挑战有着深刻的理解，提出的集成框架非常具有前瞻性，强调了数据质量和实时性对于决策有效性的决定性作用。这本书的价值在于，它提供了一个清晰的路线图，指导我们如何从“经验驱动”向“数据驱动”转型，对于期望在日益激烈的市场竞争中占据主动权的企业高层和技术骨干来说，无疑是一份极具参考价值的实战指南。它迫使我重新审视我们现有的决策流程，是否真的能充分利用好我们已有的海量数据资源。

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