人工智能在電氣工程中的應用 胡維昊 曹迪 張真源等 9787030805683 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能在電氣工程中的應用
ISBN：9787030805683
出版社：科學
著編譯者：胡維昊 曹迪 張真源等
頁數：195
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724368
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內容簡介

本書主要包括人工智能的定義與發展歷史以及深度學習和強化學習在電氣工程智能化中的應用，從電氣工程智能化的技術發展現狀和基本概念入手，逐步介紹人工智能在電氣工程領域涉及的前沿算法和相關技術及體系。隨後分別以具體的應用實例介紹人工智能技術在電氣工程領域的應用研究現狀，主要包括基於人工智能的故障診斷技術、基於人工智能的混合能源系統與電動汽車系統能量管理技術、基於人工智能的控制和優化技術以及基於人工智能的電力電子調製技術。 本書有助於相關專業的本科生、研究生詳細了解人工智能技術在電氣工程領域應用的研究現狀，同時也面向人工智能和電氣工程領域的工程技術人員，具有較高的閱研和應用價值。

目錄

第1章 人工智能在電氣工程中的應用現狀
1 1 人工智能的定義與發展史
1 2 深度學習和強化學習在電氣工程中的應用
1 2 1 深度學習在電氣工程中的應用現狀
1 2 2 強化學習在電氣工程中的應用現狀
1 3 本章小結
參考文獻
第2章 人工智能在故障診斷中的應用
2 1 應用背景
2 2 基於膠囊網絡的電機故障診斷
2 2 1 膠囊網絡故障診斷模型
2 2 2 數據獲取與預處理
2 2 3 模型搭建與訓練
2 3 基於高斯過程的電機軸承故障診斷
2 3 1 基於高斯過程的故障診斷模型
2 3 2 數據獲取與預處理
2 3 3 模型搭建與訓練
2 4 基於與模型無關元學習方法的電機故障診斷
2 4 1 基於與模型無關元學習的故障診斷模型
2 4 2 模型搭建與訓練
2 5 本章小結
參考文獻
第3章 人工智能在混合能源系統能量管理中的應用
3 1 混合能源系統建模
3 1 1 電-熱混合能源系統運行成本優化模型
3 1 2 電-氣混合能源系統負荷轉移模型
3 1 3 電-熱-氣混合能源系統多目標運行優化建模
3 2 基於PPO算法的電-熱混合能源系統運行成本優化
3 2 1 智能調度問題向強化學習任務的轉化
3 2 2 PPO算法和網絡結構
3 2 3 實驗驗證
3 3 基於DDPG算法的電-氣混合能源系統負荷轉移策略
3 3 1 負荷轉移優化問題向強化學習任務的轉化
3 3 2 DDPG算法和網絡結構
3 3 3 實驗驗證
3 4 基於SAC算法的電-熱-氣混合能源系統多目標優化
3 4 1 多目標優化問題向強化學習任務的轉化
3 4 2 SAC算法和網絡結構
3 4 3 實驗驗證
3 5 本章小結
參考文獻
第4章 人工智能在主動配電網電壓控制中的應用
4 1 分散式新能源發電裝置接入對配電網電壓分佈的影響
4 1 1 機理分析
4 1 2 模擬分析
4 2 基於多智能體的配電網就地協同電壓控制策略
4 2 1 電壓優化問題建模
4 2 2 馬爾可夫博弈建模
4 2 3 基於注意力機制的MATD3算法
4 2 4 中心式訓練與分散式執行框架
4 2 5 案例分析及性能評估
4 3 基於智慧分區的配電網分區協同電壓控制策略
4 3 1 問題建模
4 3 2 配電網分區
4 3 3 馬爾可夫博弈建模
4 3 4 基於注意力機制的MATD3算法
4 3 5 案例分析
4 4 本章小結
參考文獻
第5章 人工智能在電動汽車能量管理中的應用
5 1 基於深度強化學習的電動汽車充電策略
5 1 1 DDPG
5 1 2 MDP
5 2 基於多智能體深度強化學習的考慮變壓器剩餘壽命的電動汽車充電策略
5 2 1 變壓器LOL模型
5 2 2 MADDPG
5 2 3 馬爾可夫博弈
5 3 基於多智能體深度強化學習的協同電動汽車變壓器壽命優化方法
5 4 本章小結
參考文獻
第6章 人工智能在電力系統低頻超低頻穩定控制中的應用
6 1 可再生能源彙集下系統低頻超低頻穩定分析
6 1 1 風電接入下電力系統低頻振蕩特徵分析與機理
6 1 2 水電接入下電力系統超低頻振蕩特徵分析與機理
6 2 計及風電接入的電力系統低頻振蕩抑制策略
6 2 1 多機PSS自適應協同優化建模
6 2 2 控制器參數靈敏度分析
6 2 3 馬爾可夫決策過程建模
6 2 4 馬爾可夫決策過程求解
6 2 5 模擬驗證
6 3 計及水電接入的電力系統超低頻振蕩抑制策略
6 3 1 調速器PID魯棒優化問題建模
6 3 2 min-max雙層魯棒優化模型求解方法
6 3 3 基於PSO算法的上層優化模型求解
6 3 4 模擬測試
6 4 本章小結
參考文獻
第7章 人工智能在雙有源全橋調製中的應用
7 1 電力電子變換器的調製建模分析
7 1 1 DAB DC-DC變換器的線性分段時域模型分析
7 1 2 DAB DC-DC變換器的統一諧波分析模型
7 2 基於強化學習+人工神經網絡的三重移相優化調製方案設計
7 2 1 強化學習+人工神經網絡結構分析
7 2 2 Q-learning算法分析
7 2 3 Q-learning算法的訓練
7 2 4 BP神經網絡算法及訓練
7 2 5 性能評價和比較
7 2 6 實驗驗證
7 3 基於DDPG算法的三重移相優化調製方案設計
7 3 1 DDPG算法分析
7 3 2 DDPG算法的訓練
7 3 3 實驗驗證
參考文獻
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