现代电力系统辨识人工智能方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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艾芊 著

图书标签:

• 电力系统
• 人工智能
• 辨识
• 机器学习
• 电力系统分析
• 状态估计
• 优化算法
• 数据挖掘
• 智能电网
• 电力电子

出版社： 上海交通大学出版社

ISBN：9787313071439

版次：1

商品编码：10928029

包装：精装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：419

字数：506000

正文语种：中文

内容简介

《现代电力系统辨识人工智能方法》主要论述电力系统中主要元件的数学模型以及建模方法，并对智能算法及智能系统应用到电力系统建模的研究成果进行了进一步阐述，如人工神经网络、遗传算法、免疫算法、免疫系统等。《现代电力系统辨识人工智能方法》可供工科院校电气专业及相关专业研究生作为教材，也可供从事电力系统运行、设计、试验、科研等工作的科技人员作为参考书。

内页插图

目录

第1章 概论
1.1 模型和建模途径
1.1.1 模型定义与建模方法
1.1.2 模型基础
1.2 系统辨识的定义
1.3 辨识方法、内容与步骤
1.3.1 辨识方法
1.3.2 辨识内容
1.3.3 辨识步骤
1.4 电力系统中参数辨识的重要性
1.4.1 电力系统参数辨识的提出
1.4.2 电力系统参数辨识的特点
1.4.3 电力系统参数辨识的发展及研究现状
1.4.4 电力系统元件建模综述
参考文献

第2章 人工智能在电力系统中的应用
2.1 人工智能的含义
2.1.1 人工智能简述
2.1.2 人工智能的定义
2.2 智能算法的简介
2.2.1 人工神经网络ANN
2.2.2 遗传算法
2.2.3 免疫算法
2.2.4 蚁群算法
2.2.5 模拟退火算法
2.2.6 上述算法的相互结合
2.2.7 其他智能算法与体系
2.3 智能算法在电力系统的成功应用
参考文献

第3章 电力系统动态数学模型
3.1 动态系统的数学模型
3.1.1 线性动态系统模型
3.1.2 非线性动态系统模型
3.2 电力系统动态数学模型的特点
3.2.1 电力系统的DAE模型
3.2.2 同步电机数学模型
3.2.3 励磁系统的数学模型
3.2.4 原动机与调速器模型
3.2.5 负荷模型
3.2.6 电力网络的数学模型
参考文献

第4章 电力发电机组建模
4.1 发电机的常用模型
4.1.1 abc坐标下的有名值方程
4.1.2 同步发电机的基本方程
4.1.3 同步发电机的导出模型
4.2 参数模型的辨识方法
4.2.1 同步发电机参数辨识原理
4.2.2 同步发电机参数辨识步骤
4.2.3 发电机参数辨识方法
4.3 非参数模型的确定
4.3.1 传统发电机机理模型的特点
4.3.2 基于输入／输出特性的发电机模型
4.3.3 全互联递归神经网络（RNN网络）原理和学习算法
4.3.4 发电机详细模型的输入输出量的选择
4.3.5 培训模型的扰动方式选择
参考文献
第5章 励磁系统的建模
第6章 调速系统及原动机建模
第7章 电力系统负荷建模
第8章 电力电子元件建模
第9章 电力系统动态等值
第10章 电力系统整体建模
参考文献

精彩书摘

2）蚂蚁行为的特点
通过上一节对真实蚂蚁的行为描述可以看出信息素交流是蚂蚁寻找最短路径最重要的媒介和手段。在真实世界中，蚂蚁可以说是盲的，它们的任何活动都是凭借信息素进行的，它们有朝着信息素多的方向运动的趋势，并且在这个过程中留下新的信息素，以指引后来的蚂蚁。可以看出，这是一种正反馈机理。通过信息素的交流，收集个体信息与整个群体信息的共享、信息的学习等，不断地优化系统。蚂蚁的这种寻优机理很简单，每个个体的行为也很简单，但是整个群体通过信息素的作用，就使得蚁群可以解决很复杂的问题[55]。
3）人工蚁群算法的产生及意义
人工智能在经历了20世纪80年代整整10年的繁荣后，由于方法论上始终没有突破经典计算思想的樊篱，再次面临着寒冬季节的考验。与此同时，随着人们对生命本质的不断了解，生命科学却以前所未有的速度迅猛发展。在这种背景下，社会性动物的自组织行为引起了人们的广泛关注，许多学者对这种行为进行数学建模并用计算机对其进行仿真。
从20世纪50年代中期开始，仿生学日益得到人们的重视。受仿生学中生物进化机理的启发，人们提出了一系列新的算法，解决了许多比较复杂的优化问题。遗传算法、人工免疫算法、神经网络等算法相继出现，并得到了发展，逐渐成为比较成熟的算法。
众所周知，社会性昆虫如蚂蚁、蜜蜂等，虽然其单个个体行为非常简单、随机，但是它们却可以凭集体的力量进行觅食、御敌、筑巢等复杂活动。这种群体所表现出来的“智能”，称为群智能[56]（ Swarm Intelligence，SI）。群智能中的群指的是“一组相互之间可以进行间接通信[57]的主体，这组主体能够合作进行分布式问题求解”。而通常群智能指的是“无智能的主体通过合作表现出智能行为的特性”。群智能在没有集中控制并且不提供全局模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决方案提供了基础。蚁群算法正是群智能算法中最重要的分支之一。
生物学家和仿生学家经过大量的细致观察研究发现，蚁群有一个很重要的特性，就是蚁群在觅食时总能找到从蚂蚁巢穴到食物之间的最短路径。事实上，当蚂蚁寻找食物时，会在其经过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物--信息素（pheromone）。蚂蚁个体之间正是通过这种信息素进行信息传递，从而能相互协作，完成复杂任务。在一定范围内蚂蚁能够察觉到这种信息素并指导它的行为，当一些路径通过的蚂蚁越多，则留下的信息素轨迹（trail）也就越多，招致后来更多的蚂蚁选择该路径的概率也越高，于是越发增加了该路径的信息素强度。这种选择过程称之为蚂蚁的自催化过程，形成一种正反馈机制，蚂蚁最终可以发现最短路径[58]。
为了在人工控制的条件下研究蚂蚁的觅食行为，Deneubourg和Goss等人设计了对称二叉桥实验[59]。该实验在蚁巢和食物之间架了一座二叉桥，桥上有两个长度不相同的分支，一群实验蚂蚁被放置在蚁巢中，蚂蚁在实验开始后可以沿着桥自由来回于食物和蚁巢之间。蚂蚁在从蚁巢爬向食物或者从食物爬向蚁巢的时候都必须在两条分支中选择一条。Deneubourg等人记录了通过上下两条路径的蚂蚁的百分比随时间的变化情况，实验结果表明，最后几乎所有的蚂蚁都汇聚到最短路径上。
……

前言/序言

《现代电力系统辨识：人工智能的革新之路》 前言 电力系统，作为现代社会运行的命脉，其稳定、可靠与高效至关重要。随着科技的飞速发展和全球能源需求的激增，电力系统的规模日益庞大，结构日益复杂，运行环境也更加动态多变。这给传统的电力系统辨识技术带来了前所未有的挑战。辨识，即理解并描述电力系统的动态特性、运行状态、故障行为等关键信息，是实现系统优化控制、故障诊断、安全稳定运行的基石。而人工智能，以其强大的数据处理、模式识别和自主学习能力，正以前所未有的速度和深度渗透到各个学科领域，为解决电力系统辨识的复杂难题提供了全新的视角和强大的工具。 本书《现代电力系统辨识：人工智能的革新之路》正是致力于探索人工智能技术在现代电力系统辨识领域所带来的深刻变革。我们深入剖析了人工智能在数据驱动下的辨识机理，详细阐述了各种先进人工智能算法如何被巧妙地应用于电力系统的不同辨识任务。本书的写作目的，并非仅仅堆砌技术名词，而是希望通过系统性的梳理和深入的案例分析，勾勒出人工智能如何赋能电力系统辨识，使其向着更智能、更精准、更高效的方向发展。 第一章：现代电力系统辨识的挑战与机遇 在人工智能浪潮席卷而来之前，电力系统的辨识早已面临诸多困境。传统的辨识方法，如基于机理建模和统计模型的辨识，虽然在一定程度上能够描述系统特性，但在面对大规模、高维度、非线性、时变性强的现代电力系统时，往往显得力不从心。 系统规模的膨胀与复杂化： 现代电力系统连接着海量的发电机组、输电线路、变电站以及分布式的可再生能源接入点。这种网络的复杂性导致系统参数众多，相互耦合严重，传统的简化模型难以捕捉其真实的动态行为。 动态特性的剧烈变化： 可再生能源（如风能、太阳能）的接入，使得电力系统的运行特性变得更加不稳定和难以预测。这些新能源的波动性和间歇性，极大地增加了系统参数的时变性，对辨识的实时性和适应性提出了严峻考验。 数据爆炸与信息孤岛： 随着智能电网的发展，大量的监测数据（如潮流、电压、频率、设备状态等）以前所未有的速度产生。然而，如何有效地从这些海量数据中提取有价值的信息，并打破不同系统之间的数据孤岛，是实现精准辨识的关键。 故障诊断的紧迫性： 电力系统的任何一个细微故障都可能引发连锁反应，造成大面积停电，带来巨大的经济损失和社会影响。因此，快速、准确地辨识故障类型、定位故障位置，对于保障电网安全至关重要。 可观性难题： 许多关键的系统状态变量无法直接测量，需要通过间接测量和模型推断来获得。这增加了辨识的难度，并可能引入误差。 然而，挑战往往伴随着机遇。人工智能技术的崛起，为解决这些难题提供了前所未有的机遇。其强大的数据挖掘能力，能够从海量数据中发现隐藏的模式和规律；其优异的学习能力，能够适应系统的动态变化；其优秀的泛化能力，能够处理未知或未充分观测的情况。本书将重点探讨，如何将这些人工智能的优势，转化为电力系统辨识的强大驱动力。 第二章：深度学习在电力系统状态估计与监测中的应用 状态估计是电力系统辨识的基础，它旨在利用不完全、含有噪声的测量数据，以最优的方式估计系统的所有状态变量（如节点电压幅值和相角）。传统的状态估计方法（如加权最小二乘法）在面对非线性问题和异常数据时，存在一定的局限性。 深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在处理图像和序列数据方面表现出色，这使其在电力系统状态估计领域展现出巨大的潜力。 基于CNN的状态估计： CNN能够有效地提取电力系统中空间相关的特征，例如，通过分析不同区域电压、电流的分布模式，可以更准确地估计全局状态。CNN可以学习到复杂的非线性映射关系，从而在存在测量噪声或数据缺失的情况下，实现更鲁棒的状态估计。 基于RNN的状态估计： 电力系统的运行数据具有显著的时间序列特性。RNN及其变体（如LSTM、GRU）能够有效地捕捉这种时间依赖性，从而在动态变化的环境中实现更准确的实时状态估计。这对于预测未来系统状态、应对暂态过程具有重要意义。 数据驱动的异常检测与监测： 深度学习模型能够学习正常运行状态下的数据模式。当系统出现异常时，模型输出的预测值与实际测量值之间会产生显著偏差，从而实现异常事件的检测和告警。这对于早期发现设备故障、系统干扰等具有关键作用。 融合多源数据： 智能电网中的数据来源多样，包括 SCADA 系统、PMU（相量测量单元）、智能电表等。深度学习模型能够有效地融合来自不同传感器、不同采样率的数据，构建更全面的系统视图。 第三章：机器学习在电力系统参数辨识与模型更新中的作用 精确的系统参数是进行系统分析、控制和保护的前提。然而，电力系统的参数并非一成不变，会随着设备的老化、运行工况的变化而发生漂移。传统的参数辨识方法往往需要精确的系统模型作为基础，且辨识过程可能较为繁琐。 机器学习算法，尤其是支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Machines）等，在处理分类、回归和特征选择任务方面表现出色，为电力系统参数辨识和模型更新提供了强大的工具。 基于SVM的参数辨识： SVM能够有效地处理高维数据，并找到最优的分类或回归超平面。在电力系统参数辨识中，SVM可以用来建立测量数据与系统参数之间的映射关系。 基于集成学习的参数辨识： 随机森林和梯度提升树等集成学习方法，通过组合多个弱学习器，能够显著提高模型的鲁棒性和准确性。这些方法在处理复杂非线性关系时表现优异，能够从大量的测量数据中有效地辨识出关键的系统参数。 在线模型更新： 随着电力系统运行状态的不断变化，其数学模型也需要实时更新以保持准确性。机器学习算法能够通过不断学习新的测量数据，对模型参数进行迭代优化，实现模型的在线更新。这对于保证系统模型的有效性和控制的精度至关重要。 特征工程与降维： 在处理大规模数据集时，特征工程和降维是提高模型效率和准确性的关键。机器学习算法能够帮助识别对参数辨识最重要的特征，并进行降维，从而简化辨识过程。 第四章：强化学习在电力系统优化控制与故障恢复中的探索 优化控制和故障恢复是电力系统运行中的核心问题，直接关系到电网的经济性和可靠性。传统的优化控制方法往往依赖于精确的系统模型和预设的控制策略，难以应对动态变化和不确定性。 强化学习（Reinforcement Learning），作为一种通过“试错”来学习最优策略的机器学习范式，在解决需要序贯决策和最优策略学习的问题上具有天然的优势。 基于强化学习的负荷频率控制（LFC）： LFC旨在维持电网频率稳定。强化学习代理可以通过与电力系统的交互，学习最优的调频信号，以快速响应负荷扰动。 基于强化学习的经济调度： 经济调度旨在以最低的运行成本满足电网的负荷需求。强化学习可以学习到在不同运行场景下最优的发电机出力分配策略，以实现经济运行。 智能故障诊断与隔离： 在发生故障时，需要快速准确地进行故障诊断和隔离，以限制故障范围，保护其他设备。强化学习可以学习到最优的故障检测、诊断和隔离序列，从而最小化故障影响。 基于强化学习的电网重构： 当部分线路或设备发生故障时，需要对电网进行重构，以恢复供电。强化学习能够学习到在复杂故障场景下最优的重构策略，实现快速可靠的供电恢复。 应对可再生能源波动： 强化学习的鲁棒性和适应性使其在应对风能、太阳能等可再生能源的波动性方面具有独特优势，能够学习到更灵活的控制策略，提高电网的接纳能力。 第五章：人工智能在电力系统安全评估与风险预测中的潜力 电力系统的安全稳定运行是重中之重。随着网络攻击、自然灾害等威胁的日益增加，对电力系统安全评估和风险预测的能力要求也越来越高。 人工智能技术，特别是基于异常检测和预测的模型，为提升电力系统的安全性和风险预测能力提供了新的途径。 基于AI的网络安全监测： 电力系统的网络安全至关重要。人工智能算法可以学习正常网络流量的模式，识别异常行为，从而检测和预防网络攻击。 基于AI的设备故障预测： 通过分析设备的运行数据（如温度、振动、油位等），人工智能模型可以预测设备可能发生的故障，从而进行预防性维护，避免重大事故的发生。 基于AI的极端天气影响评估： 极端天气事件（如台风、冰雪）对电力系统会造成严重影响。人工智能可以结合气象数据和系统运行数据，预测极端天气可能带来的风险，并提前采取应对措施。 基于AI的系统韧性评估： 电力系统的韧性是指其在面临干扰时保持运行能力的能力。人工智能可以帮助评估系统在不同扰动下的韧性水平，并提出改进建议。 结论 《现代电力系统辨识：人工智能的革新之路》并非止步于理论的探讨，而是致力于勾勒出人工智能技术如何切实改变电力系统辨识的面貌。从精确的状态估计，到动态的模型更新，再到智能化的控制与安全保障，人工智能正以前所未有的力量，驱动着电力系统向着更加智能、可靠、高效和可持续的方向迈进。 本书的读者将能深入理解人工智能在电力系统辨识领域的具体应用场景，掌握相关的关键技术和方法，并对未来发展趋势有清晰的认识。我们相信，通过对人工智能的深入研究与广泛应用，必将为构建更强大的现代电力系统奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从《现代电力系统辨识人工智能方法》这个书名来看，它所探讨的内容无疑是当下电力系统领域最热门、最具发展前景的研究方向之一。作为一个对技术革新高度敏感的行业观察者，我对人工智能在电力系统中的应用一直保持着高度关注。这本书的出现，仿佛是一个集大成者，将人工智能技术在电力系统辨识这一核心问题上的最新进展进行了系统性的梳理和总结。我个人尤其关注书中是否能够详细介绍人工智能在电力系统辨识中的具体技术路径，比如，对于大规模、高维度的数据，AI是如何实现高效且精准的特征提取与模型构建的。此外，我也非常好奇书中对于不同AI算法在电力系统辨识中的适用性会做怎样的权衡与比较，例如，在处理非线性、时变特性强的电力系统时，哪种AI方法表现更优，又如何进行模型优化和参数调整。这本书的出版，对于推动电力系统辨识技术的发展，实现更智能化、更可靠的电网运行，具有重要的理论和实践意义，我期待它能够带来一些突破性的见解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《现代电力系统辨识人工智能方法》着实吸引了我。作为一个在电力行业摸爬滚打多年的工程师，我深切体会到传统辨识方法的不足之处，尤其是在面对日益复杂、动态变化的电力系统时，我们迫切需要更智能、更强大的工具。人工智能的浪潮席卷而来，我一直在思考它究竟能为我们电力系统的辨识带来怎样的变革。这本书恰好填补了这一空白，它的出现让我看到了将先进AI理论与电力系统实际问题相结合的巨大潜力。我特别期待书中能够深入剖析，如何利用AI的强大学习能力，构建出能够精准反映电力系统真实状态的辨识模型，例如在新能源接入带来的不确定性增加的背景下，AI能否提供更鲁棒、更可靠的辨识结果。我希望这本书能不仅仅停留在理论层面，更能够提供一些实际案例分析，展示AI方法在实际电力系统中的应用效果，无论是提高辨识精度，还是优化运行策略，都将对我们工程实践产生深远影响。总而言之，这本书让我看到了未来电力系统辨识技术的发展方向，也激发了我将其应用于解决实际工程难题的信心。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，还没来得及深入阅读，但仅从书名《现代电力系统辨识人工智能方法》就能感受到它所蕴含的学术深度与前沿性。我本身是电力系统领域的一名研究生，对辨识技术一直抱有浓厚的兴趣，特别是近些年人工智能在各个学科的蓬勃发展，更是让我对它在电力系统辨识中的应用充满期待。这本书的出现，仿佛点亮了我研究道路上的一盏明灯，预示着可能有一条全新的、高效的途径等待我去探索。我十分关注它是否能够清晰地梳理人工智能技术在电力系统辨识中各个阶段的应用，从数据采集、特征提取到模型选择和性能评估，是否能有系统性的阐述。同时，我也好奇书中是否会深入探讨不同AI算法，例如深度学习、支持向量机、或者强化学习等，在电力系统辨识的具体场景下，如负荷预测、故障诊断、参数辨识等方面的优势与局限性。这本书的出版，对我而言，不仅仅是一本参考书，更可能是我论文研究的灵感源泉，是我解决实际工程问题的关键钥匙，我迫不及待地想沉浸其中，学习书中那些可能颠覆我现有认知的新思想、新方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，特别是“人工智能方法”，瞬间勾起了我这个资深电力系统技术爱好者的兴趣。我一直认为，电力系统的发展离不开技术的不断进步，而人工智能无疑是当下最具颠覆性的技术之一。这本书的出现，正是我一直以来想要深入了解的领域。我渴望知道，它是否能够清晰地阐述，人工智能是如何被用来解决电力系统辨识这一复杂问题的？比如说，在处理海量实时运行数据时，AI的哪些优势能够帮助我们更有效地辨识出系统的状态，例如负荷的波动、设备的异常或者电网的脆弱性？我特别想看到书中是否会介绍一些具体的AI模型，如神经网络、遗传算法或者模糊逻辑等，是如何在电力系统辨识的各个环节发挥作用的，并且是否有相关的算例分析，能够直观地展示这些方法的优越性。这本书不仅仅是关于技术的堆砌，更是关于如何将这些前沿技术巧妙地融入到古老而庞大的电力系统中，创造出新的价值，让电网运行更加安全、高效和智能。

评分☆☆☆☆☆

《现代电力系统辨识人工智能方法》这个书名，立刻引起了我作为一名电力系统研究者的强烈好奇。长久以来，电力系统的辨识问题一直是该领域的核心挑战，而人工智能技术的崛起，无疑为解决这些难题带来了新的希望。我非常期待这本书能够系统性地介绍，当前人工智能在电力系统辨识领域最前沿的研究成果和应用实践。我特别想了解，书中是否会详细探讨不同人工智能算法，例如深度学习、机器学习，在处理电力系统辨识任务时，各自的优势、劣势以及适用场景。例如，在面对复杂非线性模型辨识、动态系统辨识或者在线辨识等难题时，AI方法能否提供比传统方法更优的解决方案？此外，我也希望书中能够涵盖一些实际工程案例，展示人工智能方法在电力系统辨识中的具体应用效果，比如在电网稳定性评估、故障诊断、负荷预测等方面的成功经验。这本书的出现，对于推动我国电力系统向更加智能化、高效化的方向发展，无疑具有重要的理论指导和实践参考价值。