現代大規模電網經濟調度算法與實踐 梁會軍 9787111778844 【台灣高等教育出版社】

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書名：現代大規模電網經濟調度算法與實踐
ISBN：9787111778844
出版社：機械工業
著編譯者：梁會軍
頁數：140
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1736237
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內容簡介

本書介紹了基於確定模型的經濟調度的基本概念，並由此引出基於數據驅動的經濟調度，重點介紹了單目標、多目標經濟調度，以及在大規模複雜系統中如何有效進行調度與決策。本書主要內容包括緒論、電力系統經濟調度建模、含隨機風能的電力系統經濟調度研究、大規模電力系統多目標經濟/排放調度研究、含電動汽車V2G/G2V功能的動態經濟/排放調度研究、融合代理模型的自適應蝙蝠算法求解大規模經濟調度研究、多區域聯合經濟/排放調度問題的數據驅動優化方法研究。 本書可作為電力系統調度相關領域科研人員以及電力企業相關人員的參考用書，也可作為電力系統自動化專業的教材。

作者簡介

梁會軍 工學博士，副教授，碩士生導師，就職于湖北民族大學智能科學與工程學院。 2020年博士畢業於山東大學控制理論與控制工程專業，師從著名學者劉允剛教授。主持國家自然科學基金項目、湖北省重點研發計劃項目、湖北省自然科學基金項目各1項，參与國家自然科學基金項目研究多項。 致力於計算智能及其在電力系統中的應用研究，在單目標優化、多目標優化算法及其在電力系統調度應用方面取得了突出的學術成果。為解決含隨機風能的電力系統經濟調度問題，助力「雙碳」目標下的電力安全可靠供應，提出了性能更優的單目標優化算法RCBA。該方法在保證負荷需求的前提下大幅度減少了電力系統的燃料耗費；為解決大規模電力系統經濟/排放調度問題，提出了一種求解大規模系統的多目標優化算法MHBA，該算法在求解大規模系統優化方面獨樹一幟。為解決含電動汽車調峰作用的動態經濟/排放調度問題，推進虛擬電廠建設，應用MHBA算法和Water-Filling算法實現了用電負荷的削峰填谷。此外，面向未來能源互聯網電力經濟調度需求，開展了基於代理模型輔助的演化算法研究。針對未來電力調度規模更大、網絡結構更複雜、調度時間有限等特點，結合深度神經網絡、遷移學習等理論與方法，提出了針對大規模複雜系統的發電機組組合優化調度解決方案，有效克服了傳統啟髮式算法面對計算昂貴問題時的求解瓶頸。發表學術論文40餘篇，在IEEE Transactionson Industrial Electronics、IEEE Transactionson Power Systems等國際著名期刊發表/錄用SCI/EI收錄論文近30篇。申請國家發明專利10餘件，已授權7件。

目錄

前言
第1章 緒論
1 1 電力系統經濟調度概述
1 2 電力系統經濟調度的主要內容
1 2 1 含可再生能源的電力系統經濟調度
1 2 2 含電動汽車的電力系統經濟調度
1 3 電力系統經濟調度解決方案
1 3 1 單目標優化算法
1 3 2 多目標優化算法
1 3 3 基於數據驅動的優化算法
第2章 電力系統經濟調度建模
2 1 電力系統靜態經濟調度
2 1 1 電力系統單目標靜態經濟調度建模
2 1 2 電力系統多目標靜態經濟調度建模
2 2 電力系統動態經濟調度
2 2 1 電力系統單目標動態經濟調度建模
2 2 2 電力系統多目標動態經濟調度建模
2 3 數據驅動建模方法
本章小結
複習思考題
第3章 含隨機風能的電力系統經濟調度研究
3 1 蝙蝠算法概述
3 2 單目標蝙蝠算法改進方法
3 2 1 原有單目標蝙蝠算法的不足
3 2 2 蝙蝠算法解的多樣性提升策略
3 2 3 蝙蝠算法探索能力提升策略
3 3 改進的單目標蝙蝠算法及其性能評價
3 3 1 改進的單目標蝙蝠算法RCBA
3 3 2 改進的單目標蝙蝠算法性能
3 4 模擬實例
3 4 1 隨機風能的數學模型描述
3 4 2 電力系統經濟調度數學模型
3 4 3 含隨機風能的經濟調度求解過程
3 4 4 算例分析
本章小結
複習思考題
第4章 大規模電力系統多目標經濟/排放調度研究
4 1 大規模多目標經濟/排放調度
4 2 多目標蝙蝠算法能力提升策略
4 2 1 帕累托最優的幾個基本概念
4 2 2 現有多目標蝙蝠算法的不足
4 2 3 帶外部檔案的精英非支配排序法
4 2 4 完全學習策略及其改進方法
4 3 改進的多目標蝙蝠算法及其性能評價
4 3 1 改進的多目標蝙蝠算法MHBA
4 3 2 MHBA性能評價
4 4 多目標優化的電力系統經濟/排放調度
4 4 1 經濟/排放調度數學模型
4 4 2 多目標經濟/排放調度求解過程
4 4 3 算例分析
本章小結
複習思考題
第5章 含電動汽車V2G/G2V功能的動態經濟/排放調度研究
5 1 電動汽車調度對電網的衝擊
5 2 含電動汽車的動態經濟/排放調度數學模型
5 2 1 目標函數
5 2 2 約束條件
5 3 使用電動汽車進行削峰填谷的策略研究
5 3 1 電動汽車調度策略
5 3 2 考慮電動汽車削峰填谷時的動態經濟/排放調度求解
5 4 模擬與分析
5 4 1 算例分析
5 4 2 算例分析
5 4 3 算例分析
5 4 4 算例分析
本章小結
複習思考題
第6章 融合代理模型的自適應蝙蝠算法求解大規模經濟調度研究
6 1 代理模型輔助大規模經濟調度問題求解的可行性
6 2 高維度大規模經濟調度數學模型
6 2 1 目標函數
6 2 2 約束條件
6 3 相關技術
6 3 1 進化狀態評估法
6 3 2 廣義回歸神經網絡
6 3 3 自適應最小化預測策略
6 4 代理輔助的自適應蝙蝠算法
6 4 1 基於SAMP採樣策略的改進GRNN
6 4 2 自適應蝙蝠算法
6 5 模擬結果
6 5 1 案例1：IEEE 118節點系統
6 5 2 案例2：IEEE 300節點系統
6 5 3 案例3：IEEE 40機組系統
本章小結
複習思考題
第7章 多區域聯合經濟/排放調度問題的數據驅動優化方法研究
7 1 使用數據驅動方法解決MACEED問題的必要性
7 2 傳統MACEED和大規模高維度MACEED數學模型的區別
7 2 1 傳統的MACEED問題描述
7 2 2 大規模高維度MACEED問題描述
7 3 數據驅動代理輔助方案的具體架構
7 3 1 基於特徵工程的SVR數據驅動代理模型的建模方法
7 3 2 快速的知識蒸餾技術輔助在線代理模型的建模
7 3 3 應用改進的NSGAⅢ執行MACEED優化任務
7 4 模擬結果
7 4 1 案例1：帶有區域聯絡線容量約束的測試系統模擬
7 4 2 案例2：帶有區域聯絡線容量約束和線損的測試系統模擬
7 4 3 案例3：帶有所有約束條件的測試系統模擬
7 4 4 案例4：帶有隨機風能的測試系統模擬
本章小結
複習思考題
參考文獻

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