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智能電網優化理論與應用

作者：編者:湯奕//王玉榮|責編:夏莉莉
出版社：東南大學
ISBN：9787564199265

出版日期：2022/06/01
裝幀：平裝
頁數：319

人民幣：RMB 68 元售價：元

內容大鋼

    本書是作為高等教育學校電氣工程學科高年級本科生和研究生對優化理論的入門和電力系統相關優化問題應用實踐的參考書。
    本書圍繞智能電網和電力系統中的一系列基本優化問題，由淺入深，圍繞線性、非線性、無約束、有約束等優化問題逐級展開，主要結構如下：
    （1）從章節分佈來看，本書從基本的線性規劃到非線性規劃，從連續規劃到混合整數規劃，從傳統優化演算法到前沿的智能演算法，對當前優化理論與技術由淺入深地進行了介紹。
    （2）本書第二章，介紹了電力系統優化問題中的MATLAB優化環境。
    （3）本書第三章至第八章，針對各類優化問題，選取電力系統與智能電網領域實際應用問題進行了建模和討論，在優化建模方面提供了合理、新穎、豐富的思路，繼而對不同優化理論在實際工程中的運用給出了求解實例，內容涵蓋線性、非線性、無約束、有約束、混合整數規劃問題等。
    （4）本書的第九章和第十章，針對智能化演算法展開討論，用豐富的算例分析了智能化演算法及其在電力系統中的廣泛應用，內容涵蓋了調度運行、參數辨識、低頻振蕩和預測等多方面。

作者介紹

編者:湯奕//王玉榮|責編:夏莉莉

第一章  優化理論與技術概述
  1.1  優化理論與技術的發展歷史
  1.2  優化理論的基本知識
    1.2.1  求解優化問題的基本步驟
    1.2.2  優化問題的分類
  1.3  本書結構
第二章  電力系統優化問題的MATLAB工作環境
  2.1  MATLAB簡介
    2.1.1  命令行窗口（Command Window）
    2.1.2  命令歷史記錄（Command History）窗口
    2.1.3  當前文件夾（Current Directory）窗口
    2.1.4  工作區（Workspace）窗口
    2.1.5  幫助（Help）窗口
    2.1.6  MATLAB繪圖簡介
  2.2  MATLAB優化工具箱
    2.2.1  MATLAB優化工具箱簡介
    2.2.2  一元函數的優化函數
    2.2.3  線性規劃問題
    2.2.4  二次規劃問題
    2.2.5  非線性最小二乘問題
    2.2.6  非線性無約束極小值問題
    2.2.7  非線性有約束極小值問題
    2.2.8  極小極大問題
    2.2.9  整數規劃問題
    2.2.10  輸入變數和輸出變數的描述匯總
    2.2.11  啟髮式演算法求解函數
  2.3  Matpower潮流及最優潮流工具箱
    2.3.1  文件頭參數
    2.3.2  母線矩陣
    2.3.3  發電機矩陣
    2.3.4  線路矩陣
    2.3.5  runpf與runopf使用簡介
  2.4  MATLAB與常見電力模擬軟體的交互
    2.4.1  MATLAB與PSD-BPA的交互
    2.4.2  MATLAB與PSASP的交互
  2.5  CPLEX和Gurobi簡介
    2.5.1  CPLEX簡介
    2.5.2  Gurobi簡介
第三章  線性規劃在電力系統中的應用
  3.1  什麼是線性規劃
    3.1.1  線性規劃的初步認識
    3.1.2  線性規劃問題的數學模型
    3.1.3  線性規劃數學模型的標準形式
    3.1.4  將非標準形式化為標準形式
  3.2  單純形法
    3.2.1  單純形迭代原理
    3.2.2  單純形基本步驟
    3.2.3  單純形表
  3.3  對偶理論
    3.3.1  三種形式的對偶關係

    3.3.2  對偶解（影子價格）的經濟解釋
    3.3.3  靈敏度分析
  3.4  用MATLAB解決線性規劃中的優化問題
    3.4.1  軟體包解決線性規劃問題
    3.4.2  MATLAB求解步驟
    3.4.3  計算舉例
  3.5  線性規劃在電力系統中的應用
    3.5.1  電力系統直流潮流
    3.5.2  靈敏度分析
    3.5.3  電力系統無功功率最優分佈計算
    3.5.4  電力系統有功經濟調度
    3.5.5  負荷側聚合需求響應潛力分析
    3.5.6  光熱優化調度
第四章  一維搜索
  4.1  一維搜索問題
  4.2  黃金分割法
    4.2.1  單谷函數及其性質
    4.2.2  基本原理
    4.2.3  演算法步驟
    4.2.4  計算舉例
  4.3  加步探索法
    4.3.1  基本原理
    4.3.2  演算法步驟
    4.3.3  計算舉例
  4.4  牛頓法
    4.4.1  牛頓法原理
    4.4.2  演算法步驟
    4.4.3  計算舉例
  4.5  拋物線法
    4.5.1  拋物線法原理
    4.5.2  演算法步驟
    4.5.3  計算舉例
  4.6  高壓交直流通道功率優化分配
第五章  非線性規劃在電力系統中的應用
  5.1  非線性規劃的初步認識
    5.1.1  非線性規劃的數學問題
    5.1.2  無約束問題的最優性條件
    5.1.3  有約束問題的最優性條件
  5.2  二次規劃
    5.2.1  正定二次規劃的起作用集方法
    5.2.2  逐步二次逼近法介紹
  5.3  用MATLAB解決非線性規劃中的優化問題
    5.3.1  無約束非線性規劃問題
    5.3.2  有約束非線性最優化問題
    5.3.3  二次規劃
  5.4  交流最優潮流
    5.4.1  最優潮流
    5.4.2  梯度法的應用
    5.4.3  廣義簡化梯度法解算最優潮流
    5.4.4  懲罰法解最優潮流

    5.4.5  牛頓法最優潮流的進展
    5.4.6  原一對偶內點法解最優潮流
  5.5  基於Matpower的電力系統經濟調度問題
第六章  非線性無約束問題的最優化方法
  6.1  變數輪換法
    6.1.1  基本原理
    6.1.2  演算法步驟
    6.1.3  計算舉例
  6.2  最速下降法
    6.2.1  基本原理
    6.2.2  演算法步驟
    6.2.3  計算舉例
  6.3  牛頓法
    6.3.1  基本原理
    6.3.2  演算法步驟
    6.3.3  計算舉例
    6.3.4  修正牛頓法
  6.4  共軛梯度法
    6.4.1  共軛方向與共軛方向法
    6.4.2  正定二次函數的共軛梯度法
    6.4.3  計算舉例
    6.4.4  非二次函數的共軛梯度法
  6.5  變尺度法簡介
  6.6  電力系統狀態估計
第七章  非線性有約束問題的最優化方法
  7.1  可行方向法
    7.1.1  基本原理
    7.1.2  演算法步驟
  7.2  近似規劃法
    7.2.1  基本原理
    7.2.2  演算法步驟
  7.3  制約函數法
    7.3.1  外點法
    7.3.2  內點法
  7.4  有約束優化問題在電力系統中的應用
    7.4.1  主配一體化風險評估
    7.4.2  多端柔直電網優化調控
    7.4.3  路一電耦合的需求響應調控
第八章  混合整數規劃在電力系統中的應用
  8.1  兩個整數規劃的例子
  8.2  分支定界法
    8.2.1  基本原理
    8.2.2  演算法步驟
    8.2.3  計算舉例
  8.3  割平面法
    8.3.1  基本原理
    8.3.2  演算法步驟
    8.3.3  計算舉例
  8.4  0-1型整數規劃法
    8.4.1  隱枚舉法基本原理

    8.4.2  演算法步驟
    8.4.3  計算舉例
  8.5  線性混合整數規劃在電力系統中的應用
    8.5.1  變電所布點優化
    8.5.2  基於Bender's分解的日前調度問題
第九章  智能演算法在電力系統中的應用
  9.1  粒子群演算法
    9.1.1  粒子群演算法簡介
    9.1.2  粒子群演算法的基本原理和基本方法
    9.1.3  基於粒子群優化演算法的阻塞管理
  9.2  遺傳演算法
    9.2.1  遺傳演算法簡介
    9.2.2  遺傳演算法的基本原理和基本方法
    9.2.3  基於遺傳演算法的AGC機組最優調配問題
  9.3  蟻群演算法
    9.3.1  蟻群演算法簡介
    9.3.2  蟻群演算法的基本原理和基本方法
    9.3.3  基於蟻群演算法的風電黑啟動路徑尋優
  9.4  差分進化演算法
    9.4.1  差分進化演算法簡介
    9.4.2  差分進化演算法的基本原理和基本方法
    9.4.3  基於差分進化演算法的直流輸電系統模型參數辨識
  9.5  人工免疫演算法
    9.5.1  人工免疫演算法簡介
    9.5.2  人工免疫演算法基本原理和基本方法
    9.5.3  基於人工免疫演算法的配電網重構
  9.6  支持向量機演算法
    9.6.1  SVM演算法簡介
    9.6.2  SVM原理和基本方法
    9.6.3  基於支持向量機的低頻振蕩類型識別方法
    9.6.4  基於支持向量機演算法的風電功率預測
第十章  基於人工智慧演算法的電力系統穩定性預測技術
  10.1  極限學習機演算法
  10.2  基於極限學習機的功角穩定性預測技術
    10.2.1  功角穩定性預測模型的特徵選取方法
    10.2.2  基於極限學習機的功角穩定性預測在線實施方法
    10.2.3  基於極限學習機的暫態穩定預測模型應用分析
  10.3  頻率響應模型與人工智慧相結合的頻率動態特徵預測技術
    10.3.1  電力系統頻率響應模型
    10.3.2  基於極限學習機的系統頻率響應模型校正方法
    10.3.3  電力系統受擾頻率態勢特徵計算方法性能分析
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