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發電控制系統/電力系統控制系統研究叢書

  • 作者：編者:殷林飛//黃問鉉//鄧銘旺|責編:劉艷花
  • 出版社：華中科技大學
  • ISBN：9787577220567
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：354
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹能源轉型背景下的新型電力系統模型與智能發電控制演算法，內容包括：第1章介紹發電控制系統模型；第2章介紹自動發電控制演算法與優化演算法；第3章介紹基於拒識深度微分動態規劃的實時發電調控；第4章介紹基於輕量型魯棒量子Q學習的智能發電控制；第5章介紹基於量子啟發與實時多時距預測的分散式策略-值優化的智能發電控制；第6章介紹基於模糊矢量強化學習的自動發電控制；第7章介紹基於混合多智能體情感深度Q網路的多區域綜合能源系統發電控制；第8章介紹基於混合深度對抗網路滾動強化學習演算法的智能發電控制研究；第9章介紹基於鬆弛深度對抗網路的綜合能源系統統一時間尺度智能發電控制；第10章介紹自適應深度網路動態規劃的微網發電控制研究；第11章介紹混合自適應動態規劃微網分層協同發電控制研究；第12章介紹基於模態分解記憶強化網路策略的發電控制；第13章介紹基於少樣本生成對抗網路的智能發電控制；第14章介紹基於輕量化AC生成對抗網路的智能發電控制；第15章介紹基於分解預測分數階PID強化學習演算法的智能發電控制；第16章介紹基於組合PID與深度強化學習演算法的智能發電控制。
    本書可為電氣工程與人工智慧相關領域的研究人員及工程技術人員提供理論方法支持與技術參考。
作者介紹
編者:殷林飛//黃問鉉//鄧銘旺|責編:劉艷花
    殷林飛，廣西大學副教授，博士生導師，2018年博士畢業於華南理工大學。主持國家自然科學基金2項、廣西自然科學基金2項、開放基金5項和南方電網數字電網研究院橫向項目2項，參與國家重點基礎研究發展計劃項目1項和國家自然科學基金2項，參與廣西重點研發計劃1項，已出版專著/教材2本，入選2024年度全球前2%頂尖科學家榜單和2024中國知網高被引學者TOP5%榜單，已發表論文176篇，其中以第一作者/通訊作者發表SCI檢索的中科院一區或二區論文103篇，教學改革論文3篇，授權專利69項，其中第一發明人發明專利54項、PCT專利1項，主持教學改革工程項目4項，為中國南方電網有限責任公司草擬企業標準2項，參與其他教學改革項目10余項，擔任國際期刊審稿人1700余次，是CSEE JPES優秀審稿人，是電力負荷技術分委會和電力系統安全防禦與恢復控制技術分委會成員，是廣西電網有限責任公司科技與職工創新孵化器專家，擔任專刊主編7次，獲得廣西電機工程學會優秀論文二等獎2次和三等獎1次，獲得2024年綜合智慧能源大會示範科技成果一等獎1次和二等獎1次，指導學生競賽獲獎130項。
目錄
第1章  發電控制系統模型
  1.1  互聯電力系統的調頻方式
  1.2  自動發電控制模型
  1.3  智能發電控制模型
  1.4  綜合能源系統負荷頻率控制模型
  1.5  微電網一體化發電控制模型
  1.6  新型電力系統的發電控制模型
  1.7  綜合能源系統的發電模型
  1.8  評價指標的設計
第2章  自動發電控制演算法與優化演算法簡介
  2.1  PID演算法
  2.2  自適應動態規劃演算法
  2.3  Q學習演算法
  2.4  深度Q網路
  2.5  差分進化演算法
  2.6  人工情感
  2.7  模糊控制
第3章  基於拒識深度微分動態規劃的實時發電調控
  3.1  拒識深度微分動態規劃演算法
  3.2  案例與結果
第4章  基於輕型魯棒量子Q學習的智能發電控制
  4.1  輕型魯棒量子Q學習演算法
  4.2  算例分析
第5章  基於量子啟發與實時多時距預測的分散式策略-值優化的智能發電控制
  5.1  量子啟發與實時多時距預測的分散式格羅弗策略-值優化演算法
  5.2  算例分析
第6章  基於模糊矢量強化學習的自動發電控制
  6.1  模糊矢量強化學習演算法
  6.2  模糊矢量強化學習的發電控制算例
第7章  基於混合多智能體情感深度Q網路的多區域綜合能源系統發電控制
  7.1  混合多智能體情感深度Q網路控制框架
  7.2  混合多智能體情感深度Q網路的發電控制算例
第8章  基於混合深度對抗網路滾動強化學習演算法的智能發電控制研究
  8.1  生成對抗網路
  8.2  時間序列深度生成對抗網路演算法統一尺度的智能發電控制算例
第9章  基於鬆弛深度對抗網路的綜合能源系統統一時間尺度智能發電控制
  9.1  綜合能源系統
  9.2  基於鬆弛深度對抗網路演算法的統一時間尺度智能發電調度與控制
第10章  自適應深度網路動態規劃的微網發電控制研究
  10.1  微網模型
  10.2  自適應動態規劃的微網發電控制
  10.3  微網發電控制模擬
第11章  混合自適應動態規劃微網分層協同發電控制研究
  11.1  混合自適應動態規劃微網分層協同發電控制框架
  11.2  微網分層協同發電控制模擬
第12章  基於模態分解記憶強化網路策略的發電控制
  12.1  MMRN策略的主要思想
  12.2  系統模擬算例
第13章  基於少樣本生成對抗網路的智能發電控制
  13.1  少樣本生成對抗網路演算法

  13.2  案例分析
第14章  基於輕量化AC生成對抗網路的智能發電控制
  14.1  輕量化AC生成對抗網路演算法
  14.2  案例分析
第15章  基於分解預測分數階PID強化學習演算法的智能發電控制
  15.1  分解預測分數階PID強化學習演算法
  15.2  算例分析
第16章  基於組合PID與深度強化學習演算法的智能發電控制
  16.1  組合PID與深度強化學習的數模雙驅動方法
  16.2  算例分析
參考文獻

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