人工智能在新能源發電系統中的應用 楊博 9787519872755 【台灣高等教育出版社】

編輯推薦
本書具有專業性和系統性，全書結構合理、層次清晰、邏輯緊密，研究素材豐富，通過詳實的理論方法介紹和研究實驗數據展示了智能優化演算法的有效性。本書作者及其研究團隊在新能源系統優化與控制等研究工作中取得了大量研究成果，在國內外高水平期刊上發表了一定數量的論文，並在多個新能源高比例滲透電網中開展了工程應用並取得成效，為本書提供了豐富的素材和背景資料。
——東北電力大學 穆鋼教授
本書針對太陽能、風能的隨機性和波動性，討論了光伏發電、溫差發電、風力發電和儲能系統傳統結構與優化技術的缺陷，建立了上述系統的數學模型，針對上述問題提出了多種相應的人工智慧優化技術，並通過實驗驗證了這些優化技術的工程實用性和有效性。
——南洋理工大學 黃朝陽教授

內容簡介
本書將人工智慧與新能源系統優化技術相結合，針對新能源的強隨機性和強波動性特點，介紹了啟髮式演算法、神經網路、強化學習等智能優化方法，系統梳理了近年來作者及其團隊將人工智慧應用於新能源系統優化的多種技術實踐。
本書基於新能源系統的運行特點，完整地建立了新能源系統的數學模型；提出了多種基於人工智慧演算法的新能源系統優化技術，如將人工智慧演算法應用於光伏系統與風電系統預測、光伏系統與溫差系統重構，設計了高效的智能優化演算法進行光伏系統和溫差系統的最z大功率跟蹤、新能源控制器調參，通過多目標優化演算法確定儲能系統與波浪能系統的最z優規劃方案等。
本書所提新能源發電系統智能優化技術可為電力系統消納清潔能源、系統安全可靠運行提供有效支持，為相關研究人員提供新穎的研究思路，具有較高的學術價值和工程應用潛力。

目錄
第1章新能源發電系統概述
1 1新能源發電系統技術
1 2儲能系統技術
第2章 人工智慧演算法概述
2 1啟髮式演算法
2 2 神經網路演算法
2 3強化學習演算法
第3章人工智慧在新能源發電系統功率預測中的應用
3 1 概述
3 2基於LCASO演算法優化BP神經網路預測模型
3 3 風光發電系統數據預處理
3 4基於經典演算法優化BP神經網路的風光發電系統功率預測
3 5基於LCASO-BP神經網路的風光發電系統功率預測
第4章 人工智慧在新能源發電系統最優規劃中的應用·
4 1概述
4 2新能源發電系統選址定容
4 3 儲能系統選址定容
第5章 人工智慧在新能源發電系統參數識別中的應用
5 1概述
5 2基於孔雀優化演算法的光伏電池參數辨識
5 3基於人工生態系統優化演算法-蝠鱗覓食優化演算法的固體氧化物燃料電池參數辨識
5 4基於極限學習機的質子交換膜燃料電池參數辨識
第6章人工智慧在新能源發電系統最優重構中的應用
6 1概述
6 2基於改進蛭蟒演算法的光伏系統重構方法
6 3基於禿鷹搜索演算法的光伏系統重構方法
6 4基於改進免疫遺傳演算法的溫差發電系統重構方法
6 5基於改進合作搜索演算法的模塊化溫差發電系統重構方法
第7章人工智慧在新能源發電系統最大功率點跟蹤中的應用
7 1概述
7 2基於集體智慧的光伏系統最大功率跟蹤
7 3基於模因強化學習的光伏系統最大功率跟蹤
7 4基於集體智慧演算法的集中式溫差發電系統最大功率點跟蹤
7 5基於貪婪神經網路的集中式溫差發電系統最大功率點跟蹤
第8章人工智慧在新能源發電系統控制器調參中的應用
8 1概述
8 2永磁同步發電機系統控制器調參
8 3雙饋感應發電機系統控制器調參
8 4 風機接入的多機電力系統控制器調參
8 5 儲能系統非線性控制器調參
第9章人工智慧在新能源發電系統參与電網調頻和調壓中的應用
9 1概述
9 2人工智慧在新能源發電系統參与電網調頻中的應用
9 3人工智慧在新能源發電系統參与電網調壓中的應用
參考文獻
後記

前言/序言
中國是世界上最大的能源生產和消費國。為應對氣候變化，中國將採取更有效的政策和措施，實現2030年二氧化碳排放量達到峰值，力爭於2060年實現碳中和。同時，雲南省全力打造世界一流「綠色能源牌」，全面推動綠色低碳發展，實現能源資源配置更加合理，促進生產生活方式綠色轉型。發展新能源對保障國家能源安全十分重要，也是應對全球氣候變化、實現碳峰值排放和中和目標的有效途徑。近年來，我國可再生能源發展迅速，正在經歷從替代能源向主要能源的轉變。
近年來，以風力發電和光伏發電為代表的新能源發電技術在我國得到了極大的發展，電力轉型正在順利進行，風力發電和光伏發電能夠提供逐步淘汰所有化石燃料所需的大部分清潔電力，同時幫助提高能源安全。為重塑現有的能源體系，需要迅速部署新能源發電系統，以扭轉全球排放增加的趨勢，應對氣候變化。在相關政策支持的推動下，中國可再生能源發電技術已經成熟和完善。能源生產成本不斷降低，市場競爭力不斷增強，為可再生能源的大規模應用和未來電網的互聯互通奠定了重要基礎。
然而，新能源由於其波動性、間歇性和反向調峰輸出特性，很難準確預測與部署。在電力系統中，新能源的滲透率較低，且可能出現波動問題，這就為新能源的開發和利用帶來了困難。傳統的新能源優化技術主要考慮其經濟性，且整體效率較低，無法保障當前的電力需求，不順應低碳清潔的潮流。因此，依據新能源發電系統的運行特性，在優化技術上進行創新是解決新型電力系統中新能源消納難題的必由之路。
本書介紹了多種新能源發電系統的前沿優化技術，涵蓋了作者近幾年來在新能源發電系統優化技術領域的研究成果，試圖為相關領域的研究提供理論與技術參考。本書所有模擬算例均基於MATLABR2020b軟體，所有硬體在環實驗均基於RTLAB或dSpace平台。
希望讀者通過閱讀本書內容，掌握新能源發電技術的基礎理論、運行特點和相關優化技術，並能參考本書設計更多具有工程實用性的優化技術。
本書內容準確、表達嚴謹。完整地建立了新能源發電系統的數學模型，並翔實地給出了新能源發電系統的運行特點，存在的問題及解決方法，具有一定的工程實用價值。
本書行文精鍊、層次分明。介紹了新能源發電系統和人工智慧的發展現狀和基礎理論，適用不同基礎的相關工程技術人員和學生使用。
本書創新性強、重點突出。提出了多種基於人工智慧演算法的新能源發電系統優化技術，為相關研究人員提供了新穎的研究思路。