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内容简介

　　《智能电网通信及组网技术》详细介绍了智能电网中的通信技术及组网技术，主要包括模型及其通信架构，物理层数据通信、接入、检测和估计技术，广域网，传感器和执行器网络，以及智能电网通信和组网的安全、现场测试和配置等内容。《智能电网通信及组网技术》内容全面，覆盖了智能电网中通信和网络技术的最新理论、关键策略、协议、应用和实验研究，为读者深入了解智能电网以及电力系统工程师优化通信系统提供基本信息和技术参考。

目录

第1部分 智能电网模型及其通信架构
第1章 智能电网的通信网络：以架构的角度来看
1.1 引言
1.2 智能电网的概念模型
1.3 智能电网的通信基础设施
1.3.1 家庭局域网
1.3.2 邻域网
1.3.3 广域网
1.3.4 企业网
1.3.5 外部网
1.4 互操作性问题
1.5 通信基础设施在智能电网中的作用
1.5.1 用户前端
1.5.2 核心通信网
1.5.3 最后一英里连接
1.5.4 控制中心
1.5.5 传感器与执行器网络
1.6 智能电网中通信基础设施的安全性与隐私性
1.6.1 组件安全
1.6.2 协议安全
1.6.3 网络安全
1.7 开放性问题及未来研究方向
1.7.1 开销可感知的通信和网络基础设施
1.7.2 服务质量框架
1.7.3 最佳网络设计
1.8 总结
参考文献

第2章 智能电网网络化控制新模型
2.1 引言
2.2 当前电力系统管理操作情况
2.2.1 当前电力系统管理操作
2.2.2 数据采集与监视控制系统
2.2.3 电力系统控制的基本模型
2.2.4 现有的电网控制技术
2.2.5 网络化控制的固有困难
2.3 增强型智能电网的测量功能
2.3.1 状态估计
2.3.2 广域测量系统和GridStat
2.4 需求侧管理和需求响应：经济、绿色配电的关键
2.4.1 中央电力市场
2.4.2 实时定价
2.4.3 直接负载控制
2.4.4 网络边缘设计的可能性和挑战
2.5 总结
参考文献

第3章 智能电网需求侧管理中的机遇和挑战
3.1 引言
3.2 系统模型
3.3 能耗调度模型
3.3.1 住宅负载调度模型
3.3.2 能耗调度问题阐述
3.3.3 能耗调度算法
3.3.4 性能估计
3.4 采用效用函数的能耗控制模型
3.4.1 用户喜好和效用函数
3.4.2 能耗控制问题阐述
3.4.3 用户之间的稳态问题
3.4.4 VCG方法
3.4.5 电力级选择算法的性能评估
3.5 总结
参考文献

第4章 车辆到电网系统：辅助服务与通信
4.1 引言
4.2 V2G系统中的辅助服务
4.3 V2G系统架构
4.3.1 聚合场景
4.3.2 充电场景
4.4 V2G系统通信
4.4.1 电力线通信与家庭插电联盟
4.4.2 无线个人局域网和ZigBee
4.4.3 Z-Wave
4.4.4 蜂窝网络
4.4.5 干扰管理与认知无线电
4.5 面临的挑战与开放性研究问题
4.5.1 满足通信需求
4.5.2 协调充电与放电
4.6 总结
参考文献

第2部分 智能电网的物理层数据通信、接入、检测和估计技术
第5章 智能电网的通信和接入技术
5.1 引言
5.1.1 传统电网通信
5.1.2 智能电网的目标
5.1.3 数据分类
5.2 通信媒质
5.2.1 有线方案
5.2.2 无线方案
5.3 电力线通信标准
5.3.1 宽带电力线通信
5.3.2 窄带电力线通信
5.3.3 电力线通信技术共存
5.4 无线标准
5.4.1 近距离无线方案
5.4.2 远距离解决方案
5.5 网络解决方案
5.5.1 混合组网解决方案
5.5.2 公用还是专用组网
5.5.3 互联网和基于IP的网络
5.5.4 无线传感器网络
5.5.5 机对机通信
5.6 总结
参考文献

第6章 智能电网中的机对机通信
6.1 引言
6.2 机对机通信技术
6.2.1 有线还是无线
6.2.2 微型机对机通信网
6.2.3 蜂窝机对机通信网
6.3 机对机通信的应用
6.4 机对机通信架构标准组织
6.4.1 欧洲电信标准协会机对机通信标准
6.4.2 第三代合作伙伴计划物联网标准
6.5 机对机通信在智能电网中的应用
6.5.1 机对机通信标准架构
6.5.2 输配电网
6.5.3 用户终端应用
6.6 总结
参考文献

第7章 智能电网中不良数据的检测：分布式方法
7.1 引言
7.2 目前分布式状态估计与不良数据处理的发展水平
7.2.1 广域状态估计模型
7.2.2 状态估计中的不良数据处理
7.2.3 相关研究
7.3 全分布式不良数据检测
7.3.1 引文
7.3.2 分布式不良数据的推荐算法
7.4 案例分析
7.4.1 案例一
7.4.2 案例二
7.5 总结
致谢
参考文献

第8章 分布式状态估计：一个基于学习的框架
8.1 引言
8.2 背景
8.3 状态估计模型
8.4 基于学习的状态估计方法
8.4.1 地理多样性
8.4.2 边信息
8.4.3 加权平均估计
8.4.4 评估性能
8.5 总结
参考文献

第3部分 智能电网和广域网
第9章 适用于广域测量应用的网络技术
9.1 引言
9.2 广域测量系统的组成
9.2.1 PMU和PDC
9.2.2 硬件构架
9.2.3 软件设施
9.3 WAMS的通信网络
9.3.1 通信需求
9.3.2 传输媒介
9.3.3 通信协议
9.4 WAMS应用
9.4.1 电力系统监测
9.4.2 电力系统保护
9.4.3 电力系统控制
9.5 WAMS建模与网络仿真
9.5.1 软件介绍
9.5.2 系统基础设施建模
9.5.3 应用分类
9.5.4 监测仿真
9.5.5 保护仿真
9.5.6 控制仿真
9.5.7 混合仿真
9.6 总结
参考文献

第10章 无线网络在智能电网中的应用
10.1 引言
10.2 智能电网应用需求
10.2.1 应用类型
10.2.2 服务质量要求
10.2.3 按服务质量划分应用
10.2.4 流量要求
10.3 网络拓扑结构
10.3.1 通信部件
10.3.2 连通性
10.4 配置因素
10.4.1 频谱
10.4.2 路径损耗
10.4.3 覆盖率
10.4.4 容量
10.4.5 弹性
10.4.6 安全性
10.4.7 资源共享
10.5 性能度量与折中
10.5.1 覆盖范围
10.5.2 容量
10.5.3 可靠性
10.5.4 时延
10.6 总结
参考文献

第4部分 智能电网的传感器和执行器网络
第11章 智能电网的无线传感器网络： 研究挑战和潜在应用
11.1 引言
11.2 基于WSN的智能电网应用
11.2.1 客户端
11.2.2 输配电端
11.2.3 发电端
11.3 基于WSN的智能电网应用的研究挑战
11.4 总结
致谢
参考文献

第12章 智能电网的传感技术和网络协议
12.1 引言
12.2 传感器和传感准则
12.2.1 计量和电能质量传感器
12.2.2 电力系统状态和健康状况监测传感器
12.3 智能电网的通信协议
12.3.1 MAC协议
12.3.2 路由协议
12.3.3 传输协议
12.4 智能电网中设计WSN协议的挑战
12.5 总结
参考文献

第13章 智能电网中传感器与执行器 网络的潜在实现方法
13.1 引言
13.2 智能电网中的能量与信息流
13.3 智能电网中的SANET
13.3.1 SANET在智能电网中的应用
13.3.2 智能电网中SANET的组成元件
13.3.3 SANET在智能电网中遇到的挑战
13.4 提出的机制
13.4.1 普遍的面向服务的网络
13.4.2 可以感知环境的智能控制
13.4.3 压缩传感
13.4.4 设备工艺
13.5 智能电网中SANET的一个研究案例——家庭能源管理系统
13.5.1 能源管理
……

前言/序言

　　电力网由以下两个主要部分组成：传输系统和分配系统。传输系统指的是连接发电设备与各种分布点的高电压网络基础设施。在分布点上，由于存在能互连所有消费者的分布系统，电载波被转化成中、低电压信号。智能电力网（简称智能电网）指的是下一代电力网，其中引入了现代信息、通信和电子技术，旨在提供可靠的、有效的、安全的、高质量的电力生产、分配和消耗。智能电网引进一种分布式和以用户为中心的系统，它能把终端用户并入它的决策处理系统，因而便于为用户提供低花费和可靠的能量供给。现代的通信基础设施将在管理、控制和优化智能电网的不同设备和系统中起重要作用。信息和通信技术在智能电网中起到了核心作用，因为它们使智能电网具备了以下功能：双向的能量与信息流动，隔离并快速地修复故障，便于可再生的能源融入智能电网中并授权给用户，并使用户能够可用工具来优化自己的能源消耗量。
　　从架构的角度来看，智能电网由3个高层组成：物理电力层（传输与分配）、数据传输与控制层（通信和控制）及应用层（应用与设备）。每个高层又分成3个子层和更详细的市场区分。与之前（现存的电力网）不同的是，智能电网会应用双向的数据通信技术把电力公司控制系统、终端用户及消费者整合在一起，这样就能做到智能化的电力产生、控制和消耗。更重要的是，智能电网提供与用户相关的需求和故障报告，从而使用户活跃地参与其中。很多全球的标准制定机构与组织都在朝此方向努力。其中，电力研究所（Electrical Power Research Institute，EPRI）、国家标准和技术研究所（National Institute of Standards and Technology，NIST）、欧洲研究委员会（European Commission Research，ECR）等研究机构如今都在为智能电网努力研发最全面的构架、通信标准和发展路线。然而很多问题如开销、非互操作性、互联网和物理安全、缺少通信与框架的标准等问题都亟待解决。研发智能电网已经成为全球紧迫的优先事宜，而我们的后代将享受到这项工程带来的经济的、环境的以及社会的益处。
　　本书的目的在于为先进的数据通信和网络机制提供一个有用的背景，为网络化的控制提供模型并为智能电网提供安全机制。本书涉及设计智能电网时数据通信与组网的不同方面，包括以下几个部分：智能电网高级测量体系（Advanced Metering Infrastructure，AMI）的通信架构和模型，网络化控制，需求侧管理（Demand-side Management，DSM），分布式能源（Distributed Energy Resource，DER）管理，物理通信、检测、估计和接入设计；智能电网和区域网络，如家庭局域网（Home-area Network，HAN）、邻域网（Neighborhood-area Network，NAN）、广域网（Wide-area Network，WAN）、广域测量系统（Wide-area Measurement Systems，WAMS）；传感器与执行器网络（Sensor and Actutor Network，SANET）和相关的协议设计问题；通信架构的安全性以及在智能电网上正在进行的测试项目。
　　本书共20章，分为6部分。以下是各章的简要介绍。
　　第1部分：智能电网模型及其通信架构。
　　人们所设想的智能电网是以用户为中心的系统，它可以将传统的电力系统改进为合作式、响应式和节约式的系统。除了已实现的将电能从供应方输送给消费者的功能以外，智能电网也为电力网提供信息化与智能化功能，这使得网络拥有自动化的功能，能积极地运作和有效地响应需求。可靠和有效的通信和组网基础设施能把功能性的元件连入智能电网中。
　　在第1章中，Kayastha等人描述了NIST采用的智能电网概念模型和其中不同域之间的交互（如生产、传输、分配、用户、服务供应商、操作、市场等）。作者强调了智能电网通信和组网基础设施的角色与重要性，并给出了跨越不同域的层级通信设施的概况。这种设施也称AMI，包括许多如HAN、SANET、NAN和WAN这样的系统与子系统。作者同样给出了集成的智能电网的GWAC（GridWise Atchitecture Council）互操作性框架，并回顾了网络设施的安全性与用户信息的隐私保护。
　　在第2章中，Scaglione Wang和Alizadeh简要综述了网络控制的经典问题，以及它们与在智能电网中为管理能源分配而创建新的框架模型这一挑战之间的关系，这种能源分配的管理依赖于实时的、可靠的信息收集和决策。作者同样讨论了在网络核心与边缘部分加强网络化控制时存在的问题，以及为什么它们是智能电网中自由创新的关键。
　　他们还探讨了通过新颖的传感器网络模式与相量测量单元（Phasor Measurement Unit，PMU）连接起来的广域测量系统是如何帮助智能电网提高它的态势感知能力的。作者也回顾了如今用于网络监测与控制的数据采集与监视控制系统模型（Supervisory Control and Data Acquision，SCADA）。在边缘部分，新兴的智能测量基础设施只给出了拥有大量用户群所具有的一部分优势。也有可能通过实时的负载调度强化需求控制。作者也提及对于需求与响应系统（也称DSM系统）什么才是合理的模型，它能主动地控制智能负载。DSM系统是应用于电动车辆的具体实例，并且是致力于研究负载调度的有力实证。
　　在第3章中，Samadi等人提出了很多基于智能计价的DSM系统的算法，用以提高传统电网的效率。这种算法的两个目的的不同在于：一个是为了减少电力消耗和转移（或调度）电力消耗。耗能调度能同时降低电力耗损的峰值与平均值比值（Peak-to-average Ratio，PAR）和系统的整体能量耗损。对于用户而言，另一个目标在于能同时减少能量损耗与等待时间。为了解决DSM的问题，作者考虑到它的设计目的，提出了优化与博弈论模型。使用效用函数的概念可以建模用户的不同目的需求。
　　在第4章中，Wu、Mohsenian-Rad和Huang介绍了汽车到电网（Vehicle-to-Grid，V2G）系统，并强调了未来智能电网中，在这样的系统中保障可靠性与安全性的通信和组网基础设施的重要作用。当插电式电动汽车需要放电时，V2G系统能将电力注入网络当中，也能通过协调的充电与放电机制提高PAR。同样，V2G电力存储机制便于将可再生能源融入智能电网。另外，此系统规范了电力网的频率和电压。以上这些服务，也称辅助服务，能由高级的通信和组网设施有效地提供给电网。作者简要介绍了V2G系统通信的一些技术，其中包括宽带电力线通信（Power-Line Communicaton，PLC）、ZigBee、Z-Wave、认知无线电和蜂窝无线技术。这些技术的具体细节在本书第2部分进行介绍。
　　第2部分：智能电网的物理层数据通信、接入、检测和估计技术。
　　智能电网的不同物理层数据通信技术能使传统电力网支持双向的能量与信息流。这些技术便于可再生能源融入智能电网，并能使顾客用工具优化能量消耗量。智能电网依赖于当前和未来的有线和无线通信技术（如PLC、蜂窝网、IP网、ZigBee、Wi-Fi、WiMAX等），同样也需要有先进的技术去支持电力系统状态估计和数据处理（如不良数据检测）。
　　在第5章中，Bavarian和Lampe介绍了智能电网通信中不同的通信和接入技术以及它们的应用。不同的有线通信技术包括电力线、光纤技术，无线技术包括蜂窝网、卫星、无线网状网和无线个人局域网技术。作者探讨了宽带与窄带电力线通信技术及其相关标准（如IEEE 1901、ITU-T G.9960/61、家庭插电联盟）。在所有这些无线技术中，作者主要讨论了ZigBee、Wi-Fi、WiMAX、3GPP LTE和IEEE 802.22标准。最后给出了一些智能电网的网络解决方案，如基于互联网和基于IP的网络、专用网、无线传感器和机器到机器的（Machine-to-machine，M2M）通信网络。
　　在第6章中，Alonso-Zarate等人介绍了一些新兴的M2M通信范例，包括它的定义、历史发展、设计驱动程序和为使它达到标准化所做的努力。作者详细讨论了M2M通信在智能电网中的应用，以及这两种技术共同发展所面临的开放性挑战；也提及了不同的M2M有线通信技术（如PLC和以太网），低功率无线通信技术如ZigBee、Wi-Fi、6LoWPAN（微M2M技术），以及混合M2M技术。作者给出了这样一种观点：蜂窝M2M通信技术适用于智能电网的应用，如广域态势感知、分布式能源的交互以及在传输与分布网络中的分配自动化。同样，蜂窝M2M技术能建立AMI并实现直接寄存控制（Direct Load Control，DLC）的概念，即智能化设备能自动调度它们的电力负载。
　　在第7章中，Xie等人把注意力主要放到智能电网广域监控、控制和保护应用的快速、强健状态估计技术问题上。状态估计的基本功能是检测、识别并排除管理错误，这些错误均是由计量偏差、大的测量偏离和错误链接造成的。这种功能也称“不良数据处理”，它包含两步：不良数据检测与识别。通常，不良数据检测采用的是卡方检验，而不良数据识别采用标准化的残差检验。作者回顾了最新的不良数据处理技术并为不良数据检测提出一种分布式方法。这一方法的性能在IEEE 14-bus系统的仿真下可以观测出来。作者也介绍了这些方法的信息交换和通信要求。
　　在第8章中，Tajar、Kar和Poor考虑到基本的物理与传感模型和系统快速变化的动态性，解决了分布式电力系统状态估计的问题。作者为自适应和分布式的电力状态估计定义了一种基于学习机制的框架。

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