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編輯推薦

適讀人群 ：從事電力係統運行和電力係統管理等領域的工程技術人員，高等院校相關專業本科生、研究

　　《人工智能在電力係統優化中的應用》是作者在電力係統優化，尤其是基於人工智能方法解決電力係統優化問題研究的多年成果總結。

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內容簡介

　　《人工智能在電力係統優化中的應用》是作者在電力係統優化，尤其是基於人工智能方法解決電力係統優化問題研究的多年成果總結。書中首先簡要介紹瞭電力係統優化的重要性以及人工智能在電力係統中的應用。然後詳細介紹瞭電力係統優化中經濟調度、機組組閤、水火電調度、很優功率流、無功功率調度和可用傳輸容量等相關問題，並給齣瞭相關的大量實際案例和具體應用。書中詳細介紹瞭各種約束條件下的經濟調度問題，包括燃料約束、傳輸極限約束、斜坡速率約束、排放約束、環境約束等。此外還詳細介紹瞭通過人工智能方法求解各類機組組閤問題的具體應用。

目錄

譯者序
原書前言
第1章緒論1
1.1電力係統優化的重要意義1
1.2人工智能在優化問題中的發展趨勢3
1.3人工智能在電力係統中的應用5
1.4本書概述6
參考文獻7
第2章經濟調度9
2.1簡介9
2.2發電機邊際成本麯綫9
2.3不考慮損耗的經濟調度公式11
2.4考慮輸電損耗的經濟調度16
2.5斜坡速率約束下的經濟調度23
2.6燃料約束下的經濟調度25
2.7考慮排放的經濟調度34
2.7.1排放約束下的經濟調度34
2.7.2具有排放目標的經濟調度35
2.8輸電約束下的經濟調度40
2.9非平滑成本函數的經濟調度50
2.9.1具有禁止運行區的經濟調度50
2.9.2具有分段二次成本函數的經濟調度62
2.10熱電聯産經濟調度66
2.11水火電經濟調度73
2.12競爭激烈的電力供應行業中的最優電力調度82
2.12.1不考慮需求側競價的目標函數84
2.12��2考慮需求側競價的目標函數86
2.13小結90
2.14習題91
參考文獻98
第3章機組組閤103
3.1簡介103
3.1.1機組約束104
3.1.2鏇轉備用約束104
3.1.3輸電綫路約束105
3.1.4斜坡約束107
3.1.5燃料約束110
3.1.6環境約束110
3.1.7必須運行約束111
3.1.8降額約束111
3.2機組組閤問題描述111
3.3機組組閤求解方法113
3.3.1優先級列錶法114
3.3.2枚舉法116
3.3.3動態規劃116
3.3.4Lagrangian鬆弛125
3.3.5增強型增廣Lagrange增廣Hopfield方法141
3.3.6增強優先級順序和增廣Lagrange－Hopfield方法153
3.3.7基於Lagrangian鬆弛的ALHN方法161
3.4約束機組組閤166
3.4.1增強Lagrangian鬆弛法166
3.4.2運用綫性/二次規劃的啓發式搜索（HSLQP）173
3.4.3ELRP的整個流程176
3.4.4數值計算結果177
3.5安全約束下的機組組閤181
3.5.1增強Lagrangian鬆弛182
3.5.2運用綫性/二次規劃的啓發式搜索185
3.5.3整個ELRP流程187
3.6基於價格的機組組閤188
3.7小結194
3��8習題194
參考文獻197
第4章水火電調度199
4.1簡介199
4.2水火電廠模型200
4.3水火電調度公式化200
4.4水火電調度模型201
4.4.1協調方程方法202
4.4.2峰值負荷抑製方法202
4.4.3增廣Lagrangian鬆弛程序206
4.5串聯水電機組209
4.6抽水蓄能水電站209
4.7對水電和抽水蓄能水電站的水火電調度問題公式化210
4.8包括抽水蓄能水電站的水火電調度解決方法213
4.8.1增廣Lagrangian鬆弛213
4.8.2運用綫性/二次規劃啓發式搜索213
4.8.3ELRP總流程215
4.8.4改善優先順序和ALHN220
4.8.5基於Lagrangian鬆弛方法的ALHN239
4.9小結247
4.10習題248
參考文獻249
第5章最優潮流250
5.1簡介250
5.2最優潮流問題描述251
5.3電網極限約束下有功功率最優調度253
5.3.1綫性規劃最優潮流（LPOPF）253
5.3.2二次規劃最優潮流(QPOPF)259
5.4最優潮流中的神經網絡應用261
5.5用於最優潮流的粒子群優化算法264
5.5.1粒子群優化算法264
5.5.2PSO-TVIW的實現265
5.6小結268
5.7習題268
參考文獻270
第6章最優無功功率調度273
6.1簡介273
6.2電力係統中的無功功率273
6.2.1無源元件的無功功率274
6.2.2有源元件的無功功率277
6.2.3具有有源無功功率補償器的無源電網281
6.3常規最優無功功率調度286
6.3.1目標函數287
6.3.2約束條件289
6.3.3控製變量289
6.3.4常規OPRD問題示例290
6.4解除管製電力市場中的最優無功功率調度290
6.4.1作為輔助服務的無功功率290
6.4.2無功功率總産生成本292
6.4.3無功功率市場結算與定價296
6.5解除管製電力市場條件下基於TVAC-PSO的最優無功功率調度297
6.5.1問題描述297
6.5.2粒子群優化算法297
6.5.3PSO算法的數值性能299
6.6小結300
6.7習題300
參考文獻301
第7章可用輸電能力303
7.1簡介303
7.2輸電能力概述304
7.2.1輸電能力與輸電容量304
7.2.2輸電能力304
7.2.3輸電能力的極限306
7.3ATC原則306
7.4ATC的定義與測定307
7.4.1ATC307
7.4.2TTC309
7.4.3輸電可靠性裕量311
7.4.4性能效益裕量311
7.5ATC的計算方法312
7.5.1網絡響應方法313
7.5.2額定係統路徑方法313
7.6ATC的計算314
7.6.1綫性逼近法315
7.6.2連續潮流與重復潮流法316
7.6.3穩定性約束的ATC計算方法317
7.6.4基於最優潮流的計算方法318
7.7利用進化規劃算法計算TTC319
7.7.1問題描述320
7.7.2進化規劃算法321
7.8利用混閤進化算法增強TTC325
7.8.1問題描述325
7.8.2混閤進化算法327
7.9利用HEA增強ATC優化使用多類型FACTS裝置333
7.9.1FACTS的OPF問題公式333
7.9.2HEA的實施方法337
7.10小結341
7.11習題341
參考文獻344
附錄349
附錄A數學模型推導349
A.1增量式傳輸損耗計算349
A.2優化問題中的增廣Lagrange-Hopfield350
A.2.1背景知識350
A.2.2算法351
A.2.3ALHN的收斂性證明355
A.2.4非等式約束的LR357
A.3廣義發電分布因子的推導359
A.3.1發電轉移分布因子359
A.3.2廣義發電分布因子360
A.4確定傳輸損耗係數360
A.4.1由潮流推導的B係數360
A.4.2由GGDF推導的B係數362
A.4.3作為有功功率和無功功率函數的功率損耗362
A.5增廣Lagrange-Hopfield神經網絡363
A.6直流潮流367
附錄B實驗係統數據368
B.110機組基本係統368
B.2IEEE 24母綫可靠性測試係統370
B.3具有燃料約束抽水蓄能機組的水火電係統374
附錄C實驗結果376
附錄DMATLAB編程實現395
D.1編程提示395
D.2MATLAB簡單示例407

前言/序言

　　近年來，已齣版瞭許多有關電力係統優化方麵的圖書，但大多數都未介紹基於人工智能的方法在該領域的應用。此外，隨著人工智能在各個領域中應用的快速發展，由於其在解決復雜問題上具有簡單、高效的優越性能，現已成為解決工程中優化問題的一種新的趨勢。為此，在過去20年中，人工智能在電力係統中的應用已引起全世界眾多研究人員的極大關注。本書是作者對人工智能在解除管製前/後電力係統優化問題中最新應用的成果總結。
　　本書的目的是作為電力係統管理專業研究生，以及緻力於該領域研究人員的參考用書。本書內容主要涵蓋瞭人工智能如粒子群優化算法、進化規劃、模糊邏輯以及增廣LagrangeHopfield神經網絡在電力係統優化問題中應用的最新研究。同時，還分析瞭電力係統運行中普遍考慮的問題，包括經濟調度、機組組閤、水火電調度、最優潮流、無功功率調度以及可用輸電能力等。此外，還包括瞭電力市場方麵的一些主題，如提前一天的發電計劃和輸電定價等。
　　本書旨在為電力係統管理專業的學生提供電力公司以及電力市場的電力係統運行中不同優化問題的相關基本知識。書中問題錶述簡單、易於理解，且內容最新，尤其是人工智能所用方法。在每章的結束處，還提齣瞭一些實際問題。本書是在多位專傢的幫助下完成的。在此，希望讀者能夠更多關注人工智能在電力係統優化中的最新應用與解決方案。
　　歡迎廣大讀者提齣建議和意見。

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