Electric Power System Applications of Optimization pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Momoh, James A.

出品人:

頁數:602

译者:

出版時間:

價格:965.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781420065862

叢書系列:

圖書標籤:

• 優化
• 電力係統
• 電力應用
• 電網
• 優化算法
• 電力規劃
• 電力市場
• 智能電網
• 電力係統分析
• 優化技術

現代電力係統中的優化技術：理論與實踐 緒論：電力係統麵臨的挑戰與優化的核心地位 電力係統是現代社會賴以運行的基石，其復雜性、動態性和對可靠性的極端要求，使得優化決策成為電力係統規劃、運行和維護中的核心環節。隨著可再生能源（如風能和太陽能）的大規模並網、分布式能源的興起、電動汽車負荷的激增以及對電網韌性的日益關注，傳統的電力係統麵臨著前所未有的挑戰。 本書旨在係統地介紹和深入探討應用於現代電力係統中的各類優化理論、算法及其在實際工程問題中的應用。我們專注於構建一個清晰的理論框架，使讀者能夠理解如何將復雜的電力係統約束和目標函數轉化為可求解的數學模型，並利用先進的優化工具找到最優或次優的解決方案。 第一部分：電力係統優化問題的數學建模基礎 在深入探討具體的優化算法之前，必須首先建立堅實的數學建模基礎。本部分詳細闡述瞭電力係統中的核心物理規律如何轉化為數學語言，這是任何優化求解器的前提。 1. 電力係統運行的物理約束 電力係統的運行必須嚴格遵守基本定律。本章將首先介紹潮流方程的建立，包括交流（AC）和直流（DC）潮流模型。 潮流方程的推導與簡化： 詳細講解節點電壓的幅值和相角如何通過有功功率和無功功率平衡方程（基爾霍夫電流定律）來描述。重點分析綫性化模型（如DC潮流）在快速決策製定中的優勢與局限性。 設備容量與運行約束： 涵蓋發電機齣力限製（最小/最大有功/無功齣力）、綫路的傳輸容量限製（熱限製與電壓穩定限製），以及電壓幅值的上下限約束。 2. 優化目標函數的構建 優化問題的核心在於定義“好”與“壞”的標準，即目標函數。在電力係統中，目標函數通常是多目標的，需要進行權衡取捨。 經濟性目標： 聚焦於最小化發電成本。詳細分析基於燃料消耗麯綫（通常是多項式函數）的成本函數建模，以及如何考慮啓動成本、爬坡速率約束等非綫性因素。 可靠性與安全目標： 介紹如何量化係統可靠性指標（如SAIFI, SAIDI）並將其納入優化框架。討論在預防性維護或安全約束下（N-1安全校驗）的目標函數設定。 環境與可持續性目標： 闡述如何將碳排放成本或汙染物排放量作為目標函數的一部分，以指導更清潔的能源調度。 3. 優化問題的分類與預處理 根據目標函數和約束條件的數學性質，電力係統優化問題可以分為綫性規劃（LP）、二次規劃（QP）、非綫性規劃（NLP）和混閤整數非綫性規劃（MINLP）。本章將指導讀者如何根據問題的特性進行準確的分類，並探討預處理技術，如變量的無量綱化和約束的規範化，以提高後續求解器的效率。 第二部分：經典與現代優化算法在電力係統中的應用 本部分聚焦於解決前一節建立的數學模型的具體算法。我們將從成熟的經典方法過渡到應對現代復雜係統所需的先進啓發式和元啓發式算法。 1. 基於梯度和牛頓法的非綫性求解技術 對於求解高精度的潮流問題和經濟調度問題，基於局部梯度的算法至關重要。 牛頓法及其變體： 詳細分析牛頓法在綫性化潮流（雅可比矩陣的計算與逆運算）中的應用，並探討如何處理雅可比矩陣的奇異性問題，例如在極限操作點附近的求解。 序列二次規劃（SQP）： 介紹SQP作為求解大型非綫性規劃問題（如詳細的機組組閤和經濟調度）的有效工具，重點討論其內循環中二次規劃子問題的構建和求解。 2. 綫性規劃與混閤整數規劃 在需要快速決策或涉及離散操作（如開關、機組啓停）時，綫性與混閤整數規劃是首選。 直流潮流（DCOPF）的求解： 重點講解如何使用單純形法或內點法求解標準化的綫性規劃形式的優化問題。 機組組閤問題（Unit Commitment）： 深入解析MINLP在機組組閤問題中的建模，包括如何使用Benders分解、拉格朗日鬆弛等技術來分解和簡化計算復雜度極高的整數變量。 3. 隨機優化與不確定性處理 現代電力係統必須應對可再生能源的間歇性和負荷預測的不確定性。本章專門介紹處理不確定性的優化框架。 場景生成與聚類： 介紹如何通過曆史數據或天氣模型生成代錶性的不確定性場景。 隨機規劃（Stochastic Programming）： 詳細闡述兩階段隨機規劃模型，用於在決策初期考慮未來可能發生的隨機事件的成本或懲罰，確保調度的魯棒性。 魯棒優化（Robust Optimization）： 與隨機優化相對，介紹魯棒優化如何通過定義不確定性集閤，尋找在最壞情況下仍能滿足約束或使目標函數損失最小化的決策。 4. 啓發式與群體智能算法 當係統規模過大或問題高度非凸時，計算成本極高的精確求解器可能不適用。啓發式算法提供瞭高質量的近似解。 遺傳算法（GA）與粒子群優化（PSO）： 分析這些算法在解決大規模、高度非綫性的經濟調度或網絡拓撲優化中的優勢，重點探討它們如何編碼電力係統變量以及適應度函數的有效設計。 模擬退火（SA）的應用： 介紹模擬退火如何用於跳齣局部最優解，特彆是在涉及復雜約束條件的混閤整數優化問題中。 第三部分：前沿應用：智能電網與係統集成優化 本部分將理論與實踐相結閤，探討優化技術在應對當前電力係統轉型中的關鍵應用場景。 1. 彈性與韌性（Resilience and Robustness） 麵對自然災害或網絡攻擊，如何確保關鍵負荷的供電是優化領域的新興焦點。 故障定位與快速恢復： 應用優化技術確定最佳的隔離點和重構路徑，以在最短時間內恢復供電。 安全裕度優化： 介紹如何通過優化來主動提高係統對潛在故障的抵抗能力，例如通過優化儲能係統的預充電策略。 2. 可再生能源與儲能係統的優化調度 風能和太陽能的波動性要求更靈活的調度策略。 儲能係統的周期性調度： 詳細分析如何將電池充放電過程建模為具有壽命約束的優化問題，以最大化經濟效益並平抑可再生能源的波動。 日前/實時優化： 構建多時間尺度的優化框架，闡述日前市場投標與實時係統調整之間的協同優化策略。 3. 需求側響應（DR）與微電網優化 需求側的柔性是未來電網管理的關鍵。 負荷轉移優化： 將可削減或可轉移的負荷（如電動汽車充電、工業製冷負荷）視為可控資源，通過優化激勵機製實現削峰填榖。 微電網的孤島運行優化： 介紹在與大電網斷開連接時，如何利用內部發電機、儲能和可控負荷實現最優的電壓和頻率控製，並確保係統內部功率平衡。 結論與展望 本書全麵覆蓋瞭從基礎數學建模到高級隨機優化算法在電力係統中的應用，旨在為電力工程師、係統規劃師和研究人員提供一個實用的知識庫。未來的研究方嚮將集中於提升優化算法處理極端大規模數據和實時決策的能力，特彆是在數字孿生和人工智能驅動的自適應控製係統中的集成應用。優化理論是實現可靠、經濟、清潔電力係統的必由之路。

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講的太籠統，很多算法隻是基於數學上的分析，沒有給齣實際應用，例子少，數據少，不推薦。

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