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页数:768

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出版时间:2007-6

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isbn号码:9780495295969

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• 电力系统分析
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现代电力系统可靠性评估与优化控制 本书聚焦于当代电力系统所面临的日益复杂的挑战，深入探讨了电力系统可靠性评估的前沿理论、先进的分析方法以及系统优化控制的实用技术。它旨在为电力系统工程师、规划人员、研究人员以及相关领域的专业人士提供一个全面且深入的知识框架，以应对电网的可靠性、韧性以及高效运行需求。 第一部分：电力系统可靠性评估的理论基石与现代方法 电力系统的可靠性是确保社会正常运转的生命线。本部分内容着重于构建理解和量化电力系统可靠性的理论基础，并介绍适用于大型、复杂电网的先进评估技术。 第一章：电力系统可靠性评估的演进与基本概念 本章首先梳理了电力系统可靠性理论的发展历程，从早期的基于元件可用性的统计模型，过渡到现代系统级、基于状态的评估方法。详细阐述了核心概念，如系统可用性（Availability）、可靠度（Reliability）、韧性（Resilience）与安全裕度（Security Margin）。重点分析了传统指标（如SAIFI, SAIDI, CAIDI）的局限性，并引入了基于风险的度量体系，强调了从“故障发生次数”到“风险影响程度”的思维转变。讨论了外部环境因素（如气候变化、网络安全威胁）对传统可靠性定义提出的新挑战。 第二章：概率论在电力系统状态评估中的应用 深入探讨了概率论在建模电力系统不确定性方面的核心作用。内容涵盖了随机变量的生成、概率分布函数的选择与参数估计，特别关注了发电机组、输电线路以及关键负荷预测中的不确定性建模。详细介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在评估大规模系统故障概率方面的应用，包括高效抽样技术（如重要性抽样）以提高模拟的收敛速度和精度。同时，系统地介绍了马尔可夫链模型（Markov Chain Models）在描述系统状态转移过程中的应用，尤其适用于包含停机、维修和运行状态转换的动态可靠性分析。 第三章：面向大规模系统的频率与容量可靠性分析 本章侧重于系统层面的容量可用性分析。详细介绍了当前系统中常见的交流（AC）和直流（DC）系统容量约束下的可靠性评估技术。内容涵盖了基于频率的方法（Frequency-Domain Approach）来评估系统在随机功率失配情况下的稳定裕度。引入了先进的直流潮流（DC Power Flow）模型在计算系统容量裕度中的优势，并结合随机线性规划（Stochastic Linear Programming）框架，用于解决多时间尺度下的容量规划问题。此外，对短时中断事件（如暂态稳定性相关的连锁故障）的概率建模方法进行了深入剖析。 第四章：网络拓扑与系统韧性（Resilience）评估 本章跳脱出单纯的元件可用性评估，转向对电网拓扑结构在应对突发扰动（如自然灾害、恶意攻击）时的表现进行量化。详细介绍了图论在网络拓扑建模中的应用，包括连通性指标、关键节点识别算法（如基于中心度的分析）。核心内容是系统韧性指标（Resilience Metrics）的构建，如中断时间后的恢复速率、系统关键功能恢复的最小成本路径。探讨了如何利用网络流模型（Network Flow Models）来模拟和评估大范围停电事件的级联效应，并提出了基于事件序列分析（Event Sequence Analysis）的韧性强化策略。 --- 第二部分：高级优化控制与状态估计 电力系统的安全稳定运行不仅依赖于预先的规划，更依赖于实时的、智能化的控制与决策。本部分专注于将最新的数学优化理论应用于电力系统的运行控制，确保系统在动态变化中保持最优和安全。 第五章：电力系统优化调度的现代数学基础 本章系统回顾了优化理论在电力系统调度中的应用基础。内容涵盖了经典二次规划（QP）的扩展，以及非线性规划（NLP）在处理发电机电压和无功功率约束时的挑战。重点引入了凸优化（Convex Optimization）在快速求解最优潮流（OPF）问题中的应用，并讨论了如何利用松弛技术（Relaxation Techniques）和内点法（Interior Point Methods）来提高大规模系统的求解效率。同时，探讨了在存在大量间歇性可再生能源接入的情况下，如何处理非凸优化问题，例如通过分层优化或元启发式算法进行近似求解。 第六章：需求侧管理与柔性负荷的优化整合 面对可再生能源的波动性，需求侧的灵活性成为系统平衡的关键。本章详细介绍了需求响应（Demand Response, DR）的建模技术，包括其价格弹性模型和时间依赖性模型。核心内容是联合优化调度：如何将实时电价（RTP）机制与分布式能源（DERs）的出力优化相结合。引入了基于多代理系统（Multi-Agent Systems）的去中心化负荷控制策略，使得终端用户可以在不牺牲基本服务质量的前提下，最大化对系统频率和电压的支持作用。 第七章：基于数据驱动的先进状态估计与异常检测 状态估计是所有安全稳定控制的基础。本章超越了传统的加权最小二乘法（WLS），聚焦于应对高维、高噪声的广域测量系统（WAMS）数据。详细介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）在实时状态跟踪中的应用。重点讨论了鲁棒状态估计（Robust State Estimation）方法，用于有效识别和隔离测量错误（Bad Data）以及潜在的网络攻击注入的恶意数据。此外，还包含了基于机器学习的暂态稳定边界预测技术。 第八章：广域协调控制与系统稳定性增强 本章探讨了在输电网络日益受限的情况下，如何通过分布式、高带宽的控制手段来增强系统稳定性。深入分析了间歇性功角稳定控制器（PDC）的设计与部署，以及如何利用同步量测量（PMU）数据实现更快的扰动识别。核心内容是多区域间协调控制：介绍如何利用分布式优化算法（如ADMM - 交替方向乘子法）来实现跨区域最优功率潮流的快速收敛，同时确保各区域间的独立决策权，这对于超大型互联电网的稳定运行至关重要。 --- 结语： 本书内容旨在构建一个综合性的分析框架，连接理论可靠性评估与实时的、优化的系统控制。它强调现代电力系统设计和运行中对不确定性的主动管理，以及对系统韧性的持续提升。所涵盖的技术和方法均面向当前电网数字化、清洁化、智能化的发展趋势，为构建下一代安全、高效、可持续的电力基础设施提供坚实的理论和技术支撑。

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