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電力系統模擬分析的人工智慧方法(精)

  • 作者：湯涌//王宏志//王燦//郭強//姚偉等|責編:范運年//王楠楠
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030749499
  • 出版日期：2025/06/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：337
人民幣：RMB 168 元      售價：元
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內容大鋼
    電力系統模擬分析廣泛應用於電力系統規劃設計、運行控制、安全防禦、科研教學等領域。基於機理模型的電力系統模擬計算能夠為求解電網狀態量提供有力支撐，但是在模擬分析工作中還需要大量人工參與。將電力系統模擬技術與人工智慧技術深度融合，實現電力系統模擬分析與決策的人工智慧，可有效提高模擬分析的效率和精度。本書系統性地介紹了電力系統模擬分析的人工智慧方法(精)，旨在為實現電力系統模擬分析的自動化和智能化提供技術基礎。
    本書作為專業書籍，可供從事電力系統模擬分析智能化工作的科研人員閱讀，也可作為電力方向人工智慧技術研發和相關教學工作的參考資料。
作者介紹
湯涌//王宏志//王燦//郭強//姚偉等|責編:范運年//王楠楠
目錄
前言
第1章  電力系統模擬分析的人工智慧方法概述
  1.1  電力系統模擬分析的含義和特點
  1.2  電力系統模擬分析面臨的挑戰
  1.3  人工智慧技術帶來的機遇
  1.4  基於數字模擬的電力系統人工智慧分析研究框架
    1.4.1  電力系統模擬分析知識經驗的人工智慧建模和應用方法
    1.4.2  電力系統模擬分析的人工智慧建模與知識發現
    1.4.3  電力系統潮流方式智能分析與調整
    1.4.4  電力系統穩定性智能分析與控制
  參考文獻
第2章  電力系統模擬分析知識經驗的獲取與管理
  2.1  電力系統模擬分析知識模型
    2.1.1  電網潮流調整過程的表示
    2.1.2  電網潮流調整相關知識的建模
  2.2  電力系統模擬分析知識的獲取
    2.2.1  面向文本的知識獲取
    2.2.2  基於智能調整模型動作的知識獲取
    2.2.3  人機協同知識獲取
  2.3  電力系統模擬分析知識的推理
    2.3.1  基於表示學習的推理技術
    2.3.2  基於圖匹配的推理技術
  2.4  電力系統模擬分析知識的清洗
    2.4.1  錯誤知識檢測
    2.4.2  錯誤知識修復
    2.4.3  冗余知識清洗
  2.5  小結
  參考文獻
第3章  電力系統模擬分析知識發現
  3.1  複雜形態電力系統模擬數據與表徵學習
    3.1.1  基於記憶網路的動態網路表徵學習模型
    3.1.2  帶屬性異構信息網路表徵學習模型
    3.1.3  深度生成嵌入框架
  3.2  基於複雜約束強化學習的模擬分析知識發現
    3.2.1  基於馬爾可夫博弈的強化學習建模
    3.2.2  基於多智能體強化學習的多斷面功率調整
  3.3  面向差異化電力系統場景的知識遷移
    3.3.1  基於圖神經網路的知識蒸餾
    3.3.2  電網級聯故障下的脆弱性分析發現
  3.4  互動式知識提取與評估
    3.4.1  互動式模擬分析知識標注
    3.4.2  實驗
  3.5  小結
  參考文獻
第4章  電力系統潮流收斂與運行方式調整的人工智慧方法
  4.1  潮流樣本集自主生成
    4.1.1  潮流樣本自動生成方法
    4.1.2  潮流收斂調整樣本集生成
    4.1.3  潮流方式調整樣本集生成
  4.2  潮流收斂人工智慧調整

    4.2.1  知識驅動的潮流收斂智能調整
    4.2.2  數據驅動的潮流收斂智能調整
  4.3  潮流方式人工智慧調整
    4.3.1  有功類目標的潮流智能調整
    4.3.2  電壓類目標的潮流智能調整
    4.3.3  靜態N–1約束目標的潮流智能調整
    4.3.4  暫態N–1約束目標的潮流智能調整
  4.4  小結
  參考文獻
第5章  電力系統穩定分析與控制決策的人工智慧方法
  5.1  電力系統穩定智能分析方法
    5.1.1  穩定分析樣本集自主生成
    5.1.2  基於擠壓激勵卷積神經網路的主導失穩模式判別方法
    5.1.3  基於標籤平滑圖注意力網路的主導失穩模式判別方法
    5.1.4  基於馬爾可夫轉移場模擬數據動態特徵提取的主導失穩模式判別方法
  5.2  面向高樣本標注需求的弱監督智能分析及電網變化適應方法
    5.2.1  基於主動學習的主導失穩模式判別方法
    5.2.2  基於半監督學習的主導失穩模式判別方法
    5.2.3  基於主動遷移學習的電網變化適應方法
    5.2.4  基於無監督遷移學習的電網變化適應方法
  5.3  電力系統穩定智能決策方法
    5.3.1  知識融合與深度強化學習的緊急切機控制智能決策
    5.3.2  基於知識經驗引導和並行加速的智能緊急切機決策
    5.3.3  電力系統兩階段緊急切負荷控制智能預決策
  5.4  小結
  參考文獻
第6章  總結與展望
  6.1  總結
  6.2  展望

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