电力系统高级预测技术和发电优化调度 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:（葡萄牙）Joao P.S.Catalao

出品人:

页数:350

译者:刘长浥

出版时间:2013-7

价格:98.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111424369

丛书系列:国际电气工程先进技术译丛

图书标签:

电力
电力系统
高级预测
发电优化
调度
人工智能
机器学习
大数据
电力市场
新能源
优化算法

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具体描述

本书旨在帮助读者开发他们在电力系统建模、仿真和优化方面的技巧。本书精心平衡了它在理论与实践两方面的内容，介绍了预测与调度计划方面最新的前沿发展。本书把重点放在理解与解决发电系统管理方面的关键问题。本书首先概述了发电系统现实存在的问题。因为应对不确定性和风险的能力对发电公司非常关键，所以本书第2部分考查了自调度、负荷预测、短期电价预测和风电功率预测的最新方法及模型。本书第3部分用案例研究方法考察如何能实现可用能源的最佳利用。这一部分的各章讨论发电公司基于价格进行的调度、水力发电商的优化调度、水火电协调、对风电机组的优化组合，以及多联产系统的优化。本书以满足研究生需求的教学方式撰写，还把论述内容扩展到对工程技术研究人员大有裨益的研究成果方面。本书还介绍了越来越重要的电力系统运行与规划领域的最新技术。

《电力系统高级预测技术与发电优化调度》概述：本书深入探讨了现代电力系统运行中的两大关键领域：先进的预测技术与精细化的发电优化调度。随着全球能源结构的转型和电力需求的日益增长，如何精准预测电力负荷、可再生能源发电量，并在此基础上实现经济高效、稳定可靠的发电调度，成为电力系统智能化、现代化建设的核心挑战。本书旨在为电力系统工程师、研究人员、运营商以及相关专业的学生提供一套系统、前沿的理论框架和实践方法。第一部分：电力系统高级预测技术本部分聚焦于电力系统预测的前沿技术，涵盖了从基础概念到最新算法的广泛内容。第一章：电力系统负荷预测基础与发展详细阐述负荷预测的定义、重要性及其在电力系统规划、运行和市场中的作用。回顾传统负荷预测方法，如时间序列分析（ARIMA、指数平滑法）、回归分析等，并分析其优缺点。介绍负荷预测面临的挑战，包括非线性、随机性、异常值、以及新时期如电动汽车、分布式能源等对负荷模式的影响。探讨短期、中长期和长期负荷预测的特点与应用场景。第二章：基于机器学习的负荷预测模型深入讲解各类适用于负荷预测的机器学习算法，包括：支持向量机（SVM）及其在负荷预测中的应用：阐述其原理、核函数选择、参数优化以及与传统方法的比较。人工神经网络（ANN）及其变种：重点介绍前馈神经网络（FNN）、循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理时间序列数据方面的优势。集成学习方法：详细解析随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Trees，如XGBoost、LightGBM）等集成方法如何提高预测精度和鲁棒性。讨论数据预处理技术，如特征工程、异常值处理、数据归一化等，这些是模型成功应用的关键。展示具体的模型构建、训练、验证和评估流程，并提供案例分析。第三章：可再生能源发电预测技术风电预测：详细介绍风电场和风力发电机出力预测的基本原理。分析气象数据（风速、风向、温度、湿度等）在风电预测中的作用。探讨基于物理模型（如数值天气预报模型）和统计模型（如时间序列、机器学习）的风电预测方法。深入研究深度学习模型（如CNN-LSTM）在捕捉风速和风向时空相关性方面的应用。讨论模型误差分析与不确定性量化。光伏发电预测：阐述光伏发电量与太阳辐射、温度、云量等气象要素的关系。介绍基于气象预报和历史数据的光伏功率预测方法。重点讲解基于图像处理（如卫星云图、雷达数据）的光伏预测技术。探讨机器学习和深度学习模型在光伏预测中的应用，如基于卷积神经网络（CNN）的光照强度预测。讨论分布式光伏预测和集中式光伏预测的差异与挑战。第四章：预测模型评估与不确定性分析系统介绍常用的预测模型性能评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、预测覆盖率（Prediction Interval Coverage Probability, PICP）等。深入探讨预测不确定性量化的重要性，以及如何量化预测误差，为后续的调度决策提供风险信息。介绍常用的不确定性量化方法，如蒙特卡洛模拟、分位数回归、贝叶斯方法等。第二部分：发电优化调度本部分侧重于在准确预测的基础上，如何实现电力系统的经济、安全、可靠运行。第五章：发电优化调度基本理论与数学模型详细阐述发电优化调度的核心目标：满足负荷需求、保证系统安全、最小化运行成本。建立不同时间尺度下的发电优化调度数学模型，包括：日前调度模型：考虑机组出力、燃料成本、运行约束等。日内调度模型：实时调整机组出力以应对预测误差和突发事件。经济调度模型：最小化系统总发电成本。旋转备用配置模型：保证系统对随机扰动的响应能力。详细介绍各类约束条件，如机组出力上下限、爬坡速率、启停次数、最小运行/停机时间、燃料供应、环保排放等。第六章：考虑可再生能源接入的发电优化调度分析可再生能源（风电、光伏）的随机性和波动性对电力系统稳定运行带来的挑战。负荷预测与发电预测误差的处理：如何在调度模型中融入预测误差及其不确定性，以保证系统可靠性。备用容量优化配置：针对风电、光伏的不确定性，优化调度的旋转备用和非旋转备用配置策略。抽水蓄能、储能系统的调度：探讨储能系统如何平抑可再生能源波动，提高系统灵活性，并将其纳入优化调度框架。考虑可再生能源发电预测不确定性的调度模型：介绍基于随机规划、鲁棒优化等方法，处理可再生能源预测不确定性的调度模型。第七章：先进优化算法在发电调度中的应用数学规划方法：线性规划（LP）、混合整数规划（MIP）、二次规划（QP）等在标准调度问题中的应用。启发式算法与元启发式算法：介绍遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、模拟退火算法（SA）、蚁群算法（ACO）等在解决复杂非线性、大规模调度问题中的优势。先进的混合算法：探讨如何结合不同算法的优点，构建更高效、更鲁棒的调度算法。仿真与模型验证：如何通过仿真平台对调度模型和算法进行验证和优化。第八章：新能源电力系统下的发电调度新挑战与前沿研究多能源协同调度：探讨电力、热力、燃气等多种能源系统之间的耦合与协同优化调度。考虑碳排放约束的调度：介绍如何在调度模型中纳入碳排放目标，实现绿色低碳发电。区域电力市场与跨区域调度：分析电力市场机制对发电调度的影响，以及如何进行区域间的电力交易和协调调度。考虑需求侧响应的调度：探讨如何利用需求侧响应资源，提高系统灵活性，降低系统成本。基于人工智能的实时调度：展望人工智能在实时、自主发电调度中的应用前景。结论：本书力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，通过详实的数学推导、清晰的算法阐释和丰富的案例分析，帮助读者深刻理解电力系统预测与调度的核心技术。随着电力系统向更加智能化、灵活化、清洁化的方向发展，本书所涵盖的先进预测技术和优化调度方法将成为支撑这一转型的重要基石。

作者简介

目录信息

前言
第1章发电系统概述1
1.1引言1
1.2发电技术2
1.2.1发电是电力系统的心脏和大脑2
1.2.2火力发电3
1.2.3水力发电5
1.2.4风力发电7
1.2.5其他不可调度发电9
1.2.6储能技术11
1.3电力系统发电运行12
1.3.1发电控制12
1.3.2调度计划13
1.3.3备用要求14
1.3.4机组优化组合15
1.3.5经济调度16
1.3.6水火电协调17
1.3.7不可调度发电的调度计划17
1.3.8市场条件下的调度计划17
1.4未来发电的挑战20
参考文献20
第2章不确定性和发电调度风险23
2.1引言23
2.2发电自调度计划24
2.2.1试验系统模型25
2.3风险测度27
2.3.1风险值27
2.3.2条件风险值29
2.4数据的不确定性29
2.4.1VaR的数据不确定性30
2.4.2CVaR的数据不确定性30
2.5VaR表述31
2.5.1基于VaR的名义稳健调度计划31
2.5.2基于VaR的最差工况稳健调度计划32
2.5.3基于VaR的稳健调度计划案例32
2.6CVaR表述34
2.6.1基于CVaR的名义稳健调度计划34
2.6.2基于CVaR的最差工况稳健调度计划35
2.6.3基于CVaR的稳健调度计划案例37
2.7小结39
附录A2.139
附录A2.240
参考文献42
第3章短期负荷预测44
3.1引言44
3.2数据预处理45
3.2.1标准化和差分45
3.2.2小波滤波46
3.3输入预选49
3.4ANN输入精选50
3.4.1正则化方法51
3.4.2MLP贝叶斯训练51
3.4.3贝叶斯训练的输入选择53
3.4.4结果示例53
3.5贝叶斯训练的MLP结构确认54
3.6预测间隔估计55
3.6.1再采样法56
3.6.2结果示例57
3.7小结58
致谢58
附录A3.159
参考文献61
第4章短期电价预测63
4.1引言63
4.2电价预测方法概述64
4.2.1电价预测方法分类64
4.2.2基于人工智能的电价预测方法的结构和组成65
4.3电价预测输入数据准备66
4.3.1备选输入集合的形成66
4.3.2单段特征选择技术70
4.3.3两段特征选择技术77
4.4电价预测引擎85
4.4.1非混合电价预测引擎85
4.4.2混合电价预测引擎89
4.5可调参数的微调95
4.5.1交叉验证技术96
4.5.2搜索过程99
4.6电价尖峰预测102
4.6.1什么是电价尖峰？102
4.6.2电价尖峰事件预测103
4.6.3电价尖峰值的预测105
4.7小结106
参考文献106
第5章短期风电功率预测110
5.1引言110
5.1.1时间尺度110
5.1.2风电功率预测方法111
5.1.3典型结果112
5.2时间序列模型117
5.3风电功率预测的气象模型119
5.4短期功率预测模型121
5.5不确定性、爬坡与变化性126
5.5.1概率预测126
5.5.2爬坡预测130
5.5.3变化性预测130
5.6根据风电功率预测进行决策和它的价值131
5.7小结133
致谢133
参考文献134
第6章独立发电公司基于价格的调度计划144
6.1引言144
6.2点价格建模146
6.2.1电价的不确定性146
6.2.2电价的统计分布148
6.3发电特性154
6.3.1传统发电成本特性155
6.3.2可再生能源发电特性156
6.4基于价格（利润）的机组优化组合159
6.4.1PBUC问题表述159
6.4.2求解方法160
6.4.3在PBUC下基于价格的自组合164
6.5Gencos基于价格的调度计划171
6.5.1随机自调度技术171
6.5.2基于发电机成本特性和市场价格动态的调度计划177
6.5.3短期发电调度计划中对价格不确定性的管理183
6.6小结191
附录A6.1系统数据及结果192
参考文献196
第7章不确定性下的水电生产商优化自调度198
7.1引言198
7.1.1水电机组组合问题198
7.1.2日前市场中的竞价策略199
7.1.3水电系统中的变化水头问题200
7.2水电运行优化模型开发201
7.2.1简介201
7.2.2水电出力函数202
7.2.3水电机组技术效率与净水头和耗水量的关系203
7.2.4水力发电系统的约束206
7.2.5风险度量：VaR和CVaR209
7.2.6目标函数：利润最大化和基于CVaR的利润最大化209
7.2.7解决水电运行调度计划问题的策略210
7.3案例研究：西班牙杜罗河某梯级水库的水电运行调度211
7.4小结215
参考文献216
第8章水火电生产商的自调度计划220
8.1引言220
8.2水火电生产商自调度确定性问题的目标221
8.2.1价格接受者生产商目标221
8.2.2价格决定者生产商目标222
8.3水火电生产商自调度确定性问题的MILP表述225
8.3.1火电机组的运行阶段225
8.3.2火电机组约束226
8.3.3火电机组发电总成本230
8.3.4水电机组约束233
8.3.5系统约束239
8.3.6水火电生产商也是零售商的情况240
8.3.7建模摘要241
8.4不确定性建模242
8.4.1随机规划基础知识242
8.4.2水火电生产商自调度问题表示为含追索行动的两段随机规划问题243
8.5数值应用248
8.5.1确定性问题应用248
8.5.2随机问题应用257
8.6小结264
8.7符号表265
8.7.1集265
8.7.2函数266
8.7.3参数266
8.7.4变量268
附录A8.1时际约束建模269
参考文献270
第9章含大量风电装机电力系统运行规划的机组组合和经济调度274
9.1引言274
9.2输入数据建模275
9.2.1负荷时间序列275
9.2.2风电功率时间序列275
9.2.3风电功率预测282
9.3常规机组建模283
9.3.1火电机组建模283
9.3.2水电和储能机组285
9.4UCED问题表述286
9.5求解方法：最优启发法和时间尺度287
9.5.1年尺度：确定机组可用率288
9.5.2周和小时内尺度：确定性调度288
9.5.3多区域表示和国际市场收盘时间290
9.6含12GW风电的荷兰案例研究292
9.6.1系统变化详述和讨论292
9.6.2假设和仿真设置294
9.6.3仿真结果294
9.7小结301
参考文献302
第10章多联产系统的运行优化305
10.1引言305
10.2MG组份及结构307
10.2.1MG组份和运行特性307
10.2.2MG设备结构311
10.3MG优化的目标函数314
10.3.1运行优化问题表述314
10.3.2单目标和性能指标317
10.3.3多目标表述323
10.4约束323
10.4.1运行优化问题中约束的性质323
10.4.2等式约束324
10.4.3不等式约束324
10.5求解技术328
10.5.1技术分类328
10.5.2单目标优化328
10.5.3多目标优化329
10.6应用案例330
10.6.1三联产系统的需求和配置330
10.6.2单时段的能源成本和能源效率优化331
10.6.3典型日的能源成本和能源效率优化333
10.6.4多目标优化334
10.7小结340
词汇表341
缩略词341
符号342
参考文献343
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验是极具挑战性，但回报也是巨大的。它不像市面上很多流行的科普读物那样追求轻松易读，而是直奔核心技术腹地，毫不留情地展现了电力系统预测的“硬骨头”。每一次深入阅读，都感觉像是在攀登一座学术的高峰，每攻克一个章节，视野就开阔一分。作者在处理跨学科知识融合方面展现了卓越的功力，将统计学、优化理论与电力流动的物理特性熔于一炉，这种整合的深度和广度，足以让经验丰富的工程师都感到耳目一新。书中对不确定性建模的讨论尤为深刻，它不再将随机性视为需要简单平均掉的“噪音”，而是视为需要主动管理和利用的关键资源，这种思维的转变，对优化调度策略的制定具有颠覆性的意义。阅读过程中，我经常停下来，反复揣摩那些复杂的公式推导，试图理解每一个参数背后的物理或经济含义。这本书的价值不在于提供现成的“答案”，而在于提供了一套系统性的、批判性的思考方法论，迫使你重新审视你习以为常的那些假设和约束条件。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书时，我被它那股扑面而来的严谨学术气息所震撼。它更像是一部为研究生或资深研究人员准备的“内参”，对理论基础的假定是相当高的，对读者的数学功底提出了不低的要求。然而，一旦你跨过最初的门槛，你会发现作者搭建的这座知识殿堂是多么宏伟而精致。书中对长期规划模型中，如何平衡可靠性、经济性和环境友好性的多目标优化求解，提供了数种不同的数学框架和求解算法的比较分析，这种客观公正的对比分析，体现了作者深厚的学术素养。更令人称道的是，它对“智能”二字的解读非常到位，不是简单地堆砌人工智能的术语，而是回归到如何利用数学工具来增强电网决策的“智慧”。这本书的价值在于它提供了一种“顶层设计”的视角，让你能从更高维度去理解电网的运行和演进规律，而非仅仅关注于某个孤立的控制环节。它迫使人思考，在迈向“黑灯化”智能电网的过程中，哪些环节的预测精度是决定性的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，说实话，带着一种“老派”学者的沉稳和内敛，没有过多的煽情或华丽辞藻，一切都以严密论证和数据说话。它更像是一份经过时间检验的经典文献，而不是追逐热点的快餐读物。我特别欣赏作者在描述发电优化调度策略时所展现出的那种近乎苛刻的精确性，尤其是在处理机组启停的非线性约束和运行成本函数时，那种对细节的捕捉入微，让人对最终调度结果的可靠性充满信心。书中对概率分布模型的选择和参数估计的敏感性分析部分，为避免实际应用中因模型假设偏差带来的巨大损失，提供了至关重要的安全阀。这本书的深度，在于它不仅仅关注“怎么做”，更深刻地探讨了“为什么必须这样做”的内在逻辑。对于希望在电力市场化改革背景下，提升企业运营效率和风险控制能力的专业人士而言，这本书提供了一个坚实的理论基石，去构建更具韧性和适应性的运营体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版虽然朴实，但其内容的密度却高得惊人，需要反复咀嚼才能体会其妙处。它最大的特点在于其极强的实践导向性，仿佛作者是一位资深的项目经理，在给你传授如何在资源有限、约束复杂的真实电网环境中，实现最优解。我对其中关于短期负荷预测的章节印象最为深刻，它没有停留在标准的ARIMA模型上，而是深入探讨了融合多源异构数据，构建自适应预测模型的具体流程，那些关于数据清洗和特征工程的细节描述，简直就是一份可操作的蓝图。特别是对于如何量化和管理可再生能源的间歇性波动，书中提出的策略非常具有前瞻性，它不仅仅是技术层面的应对，更巧妙地融入了市场机制和风险规避的考虑。整本书的论述逻辑如同精密的齿轮组，层层递进，环环相扣，展现出一种结构性的美感。读完后，我感觉对电网的“脉搏”跳动有了更清晰的认知，那种对复杂系统运作规律的掌控感，是任何快速入门指南都无法给予的。

评分☆☆☆☆☆

这本书读起来真是一场酣畅淋漓的思维探险，作者对能源系统复杂性的把握简直出神入化。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次深入电力网络“神经中枢”的探秘之旅。开篇就以宏大的视角，将全球能源转型的大背景铺陈开来，那种紧迫感和技术革新的必要性，让人不禁对后续的专业探讨充满了期待。我特别欣赏它对传统电力规划模式的反思，那种敢于挑战既有范式的勇气，在同行研究中是难能可贵的。书中对数据驱动决策的阐述尤其精彩，它清晰地勾勒出从海量信息中提炼出可靠预测模型的路径，那种严谨的逻辑推导过程，即便对于非纯技术背景的读者，也能感受到其背后蕴含的巨大能量。对于任何身处电力行业，希望站在前沿思考未来走向的人来说，这本书提供的理论框架和前瞻性见解，绝对是不可多得的指南针，指引着我们在不确定的未来中，找到确定的技术着力点。它成功地将高深的数学模型与实际的工程挑战巧妙地结合起来，使得理论不再是空中楼阁，而是可以落地生根、解决实际问题的工具。

评分☆☆☆☆☆