Inter-area Oscillations in Power Systems

Inter-area Oscillations in Power Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Messina, Arturo R. 编
出品人:
页数:285
译者:
出版时间:2009-3
价格:$ 168.37
装帧:
isbn号码:9780387895291
丛书系列:
图书标签:
  • 电力系统
  • 振荡
  • 区域间振荡
  • 电力系统稳定性
  • 动态分析
  • 控制系统
  • 电力电子
  • 电网安全
  • 电力系统建模
  • 电力系统分析
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具体描述

This book deals with the application of new techniques based on time-frequency system representations and statistical approaches to the study, characterization, and control of nonlinear and non-stationary inter-area oscillations in power systems. The main focus is on the study of nonlinear, time-varying wide-area oscillatory problems associated with critical system perturbations. Techniques that explicitly address and treat nonlinearity are given and efficient methods to generate time-varying system approximations from both measured and simulated data are discussed. The theoretical basis for these methods is described as well as application properties and performance. Analysis techniques discussed include parametric methods such as Prony analysis, Yule-Walker based methods, Least-Squares methods, Wavelets and Fourier-based methods, and non-parametric methods such as Periodogram averaging and the Hilbert-Huang transform, as well as higher order statistical approaches.Emphasis is placed on the modeling and control of complex time-varying behavior which has not been present in previous work. Through case studies of synthetic and real-life test systems, the authors explain how an understanding of temporal, nonlinear behavior can be incorporated in the analysis and design process of complex control systems. Examples include computer simulations and actual system measurements from power systems in North America, Australia, India and Mexico. In this book particular attention is given to the vital new ideas of dynamic security assessment in real-time implementations and the evaluation of spatio-temporal behavior in systems with embedded Flexible AC Transmission Systems (FACTS). Future applications of these methodologies focusing on the implementation of smart wide-area monitoring, protection control systems based on methods of analysis of time series are also discussed.

探寻数据之海:现代信息架构与知识图谱构建 本书将带领读者深入现代信息科学的前沿领域,聚焦于如何有效地组织、检索和利用海量的非结构化数据。在信息爆炸的时代,传统的数据管理和知识组织方法已难以为继。本书旨在提供一套系统化、可操作的理论框架和实践指南,帮助研究人员、数据科学家和技术架构师构建高效、智能的知识系统。 第一部分:现代信息架构的基石 信息系统的复杂度日益增加,如何设计出既能承载海量数据,又能支持复杂查询和智能分析的基础架构,成为核心挑战。本部分将从底层逻辑出发,剖析支撑现代信息系统的关键技术和设计哲学。 第一章:从关系型到分布式:数据范式的演进 本章回顾了数据存储范式的历史演变。我们不仅探讨了传统关系型数据库(RDBMS)的局限性,特别是面对高并发和大数据集时的扩展性瓶颈,更深入分析了NoSQL运动兴起的驱动力。重点分析了键值存储、文档数据库、列式存储以及图数据库等不同类型NoSQL数据库的适用场景、数据建模策略及其在分布式环境下的性能权衡。我们将详细讨论CAP理论在实际系统设计中的指导意义,以及如何通过一致性模型的选择来平衡系统的可用性和分区容错性。 第二章:面向海量数据的存储引擎设计 高效的数据访问是信息系统的生命线。本章将深入探讨高性能存储引擎的内部机制。内容涵盖持久化存储技术,如日志结构化合并树(LSM-Tree)的设计原理,以及它如何优化写入密集型工作负载。同时,也将分析内存数据库(IMDB)的架构优势,包括其在事务处理(OLTP)中的应用。关于磁盘I/O优化,我们将详细介绍顺序读写与随机读写的差异,并探讨数据分片(Sharding)和复制(Replication)策略如何服务于高可用性和负载均衡。对于索引结构,除了B+树外,还将重点剖析稀疏索引、位图索引以及在分布式系统中的索引维护挑战。 第三章:实时流处理与事件驱动架构 在许多现代应用中,数据不再是静态的批次,而是持续流动的事件序列。本章聚焦于实时数据处理的需求。我们将介绍事件驱动架构(EDA)的核心概念,包括消息队列(如Kafka、RabbitMQ)作为系统解耦和数据缓冲层的关键作用。随后,深入探讨流处理框架(如Apache Flink、Spark Streaming)的窗口机制(滚动窗口、滑动窗口、会话窗口)及其在低延迟数据分析中的应用。本章还将讨论状态管理在流处理中的重要性,以及如何确保在故障发生时流处理的一致性语义(至少一次、最多一次、恰好一次)。 第二部分:知识的组织与表示:知识图谱的构建 现代信息系统的核心目标是将离散的数据点转化为有意义的知识网络。知识图谱(Knowledge Graph, KG)作为一种强大的语义表示工具,成为连接不同数据孤岛的桥梁。 第四章:本体论与模式定义 知识图谱的质量高度依赖于其底层结构定义。本章详细阐述了本体论(Ontology)在知识建模中的核心地位。我们将分析描述逻辑(Description Logic)作为定义概念、属性和限制条件的理论基础。内容将涉及Schema的设计,包括实体类型(Classes)、关系类型(Properties)的选择,以及如何使用RDFS和OWL等标准语言来形式化知识结构。重点探讨了本体层面的冲突检测与合并策略,以确保知识体系的一致性和可扩展性。 第五章:知识抽取与对齐:从文本到结构 知识图谱的构建过程,本质上是从海量异构数据中抽取结构化信息的工程。本章将系统介绍信息抽取(Information Extraction, IE)的关键技术。对于实体识别,我们将区分基于规则、基于统计模型(如CRF)和基于深度学习(如BERT、Transformer架构)的方法。关系抽取将聚焦于远程监督、监督学习和零样本/少样本抽取技术。此外,实体链接(Entity Linking)和实体消歧(Entity Disambiguation)被视为连接文本实体与知识库中规范化实体的关键步骤,本章将详述如何通过上下文匹配和嵌入空间距离来完成这些任务。 第六章:知识图谱嵌入(KGE)与推理 知识图谱的规模往往使得直接查询效率低下,知识嵌入技术应运而生,它将图中的实体和关系映射到低维向量空间,从而实现高效的计算和推理。本章将分类介绍主流的KGE模型。重点分析基于距离的模型(如TransE及其变体,如TransH、TransR)的工作原理,以及基于语义匹配的模型(如RESCAL、DistMult)。更进一步,本章将探讨如何利用这些嵌入向量进行知识补全(链接预测)和关系分类。推理部分将侧重于基于规则的推理(如Datalog的扩展)与基于嵌入的概率推理的融合策略。 第三部分:智能检索与知识应用 拥有了结构化的知识库后,如何使其对用户和应用系统发挥最大价值,是本部分的关注点。我们将从语义搜索到复杂问题解答展开探讨。 第七章:基于图的语义搜索与路径发现 传统的关键字搜索已无法满足复杂查询的需求。本章阐述如何利用知识图谱的结构进行语义搜索。内容包括将自然语言查询(NLQ)转化为图查询语言(如SPARQL)的机制。重点讨论了路径发现算法在知识图谱中的应用,如最短路径、多跳连接查询,以及如何结合图算法(如PageRank、中心性度量)来评估实体和关系的显著性。此外,也将探讨如何利用图结构进行约束满足问题求解。 第八章:问答系统与复杂推理 知识图谱支持的问答系统(KGQA)是实现人机自然交互的关键。本章将分析KGQA系统的整体架构,从自然语言理解到最终答案的生成。我们将细致区分事实型问答(Simple QA)和复杂推理型问答(Complex QA)。对于后者,如何设计多步骤推理链条是核心难题。本章将深入探讨路径搜索优化、约束传递以及如何整合外部知识(如文本上下文)来辅助图上的推理过程,以应对模糊或多义的查询。 第九章:知识图谱的演化与维护 知识是动态变化的,知识图谱必须具备适应性和自我修正的能力。本章聚焦于知识图谱的维护挑战。内容包括增量更新策略,即如何在不重构整个图的前提下,高效地集成新的事实和模式变更。我们将讨论如何利用时间戳和版本控制来管理知识的时效性。最后,本章还将探讨知识质量评估的方法,包括冗余检测、一致性校验以及如何设计反馈循环机制,使用户和专家的输入来持续改进图谱的准确性和完整性。 本书的特点在于其高度的系统性和实践导向。它不仅提供了丰富的理论基础,更结合了当前工业界和学术界前沿的研究成果,旨在为读者构建一个全面、深入的现代信息组织与智能应用的技术蓝图。

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