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智慧能源系統--架構控制與應用(電力行業十四五規劃教材)

  • 作者:編者:徐寶萍|責編:熊榮華
  • 出版社:中國電力
  • ISBN:9787523909454
  • 出版日期:2026/03/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:171
人民幣:RMB 45 元      售價:
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內容大鋼
    本書立足於國家「雙碳」戰略與新型電力系統建設背景,旨在構建一套融合能源、自動化與人工智慧的跨學科知識體系。全書共9章,遵循「基礎架構→核心控制→系統工程→前沿展望」的邏輯展開介紹。其中第1、2章宏觀闡述智慧能源系統的內涵、架構與發展脈絡;第3、4章深入剖析數字式控制器、感測器與執行器,並以典型設備為例講解控制實現;第5、6章系統闡述經典PID控制到自適應、預測控制等先進策略,並完成從理論到實踐的驗證;第7、8章以典型的建築能源系統為載體,詳解系統控制與優化;第9章則聚焦電熱儲協同、光儲直柔、故障診斷等前沿方向,展現理論與技術的融合創新。書中從硬體基礎、控制原理到系統優化,由淺入深地介紹,脈絡清晰;立足前沿,引入先進控制策略與人工智慧融合;體現產教融合特點。
    本書可作為高等院校能源動力、電氣工程、自動化、建築環境與能源應用工程等相關專業教材,也可供相關領域的科研與工程技術人員參考。

作者介紹
編者:徐寶萍|責編:熊榮華

目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  人工智慧發展歷程
    1.1.1  早期人工智慧研究
    1.1.2  人工智慧的第一次浪潮
    1.1.3  人工智慧的第二次浪潮
    1.1.4  人工智慧的第三次浪潮
  1.2  能源系統的挑戰與智慧化轉型
    1.2.1  「雙碳」戰略下的能源發展新格局
    1.2.2  傳統能源系統面臨的挑戰
    1.2.3  能源系統與人工智慧的深度融合
  1.3  智慧能源系統的典型應用場景
    1.3.1  智能建築的發展歷史
    1.3.2  智能建築的子系統
    1.3.3  智能建築的核心技術
    1.3.4  智能建築的相關標準
  1.4  本書內容與結構
第2章  智慧能源系統內涵、發展與架構
  2.1  智慧能源系統的內涵與功能
    2.1.1  智慧能源系統的內涵
    2.1.2  智慧能源系統的核心功能
  2.2  智慧能源系統的發展歷史
    2.2.1  第一代:基於電腦的中央控制和監測面板
    2.2.2  第二代:基於小型電腦並帶有數據收集單元
    2.2.3  第三代:基於微處理器並使用區域網(LAN)
    2.2.4  第四代:與互聯網/內聯網兼容的開放式系統
  2.3  智慧能源系統的架構
    2.3.1  系統架構
    2.3.2  編程平台和環境
    2.3.3  管理和監測平台及界面
    2.3.4  人工智慧的三要素:算力、數據與演算法
第3章  數字式控制器
  3.1  電腦內部數據形式
  3.2  微型電腦的結構和匯流排
  3.3  微處理器、存儲器及輸入輸出單元
    3.3.1  微處理器結構
    3.3.2  微處理器的運行和軟體
    3.3.3  存儲器類型與容量
    3.3.4  輸入/輸出單元
    3.3.5  輸入單元:採樣
    3.3.6  輸入單元:模數轉換
    3.3.7  輸出單元:數模轉換
  3.4  感測器和執行器
    3.4.1  感測器的構成與分類
    3.4.2  通用技術規格
    3.4.3  執行器
第4章  恆溫恆濕空調機的控制系統
  4.1  恆溫恆濕空調機及其控制要求
  4.2  感測器類型及選擇
    4.2.1  溫度感測器

    4.2.2  濕度感測器
    4.2.3  開關型輸出感測器
    4.2.4  感測器故障類型
    4.2.5  感測器準確測量的實現
  4.3  執行器的選擇與介面電路
    4.3.1  電加熱器、加濕器的控制
    4.3.2  風機、製冷壓縮機的電機控制
    4.3.3  電動水閥及其控制
  4.4  基於單片機的控制器
    4.4.1  單片機的引腳構成
    4.4.2  單片機輸入/輸出的實現
    4.4.3  控制器的介面電路
    4.4.4  控制、保護和調節邏輯
  4.5  控制調節過程
    4.5.1  初始調節和室內狀態的建立
    4.5.2  溫濕度狀態的維持和恆溫恆濕的實現
第5章  過程式控制制
  5.1  開環及閉環控制
    5.1.1  開環控制的特點
    5.1.2  閉環控制迴路
  5.2  比例、積分、微分控制
    5.2.1  比例控制
    5.2.2  積分控制
    5.2.3  微分控制
    5.2.4  PID控制函數
  5.3  PID參數整定
    5.3.1  開環試驗法
    5.3.2  閉環試驗法
  5.4  直接數字控制
    5.4.1  數字PID控制器
    5.4.2  直接數字控制迴路
    5.4.3  先進PID應用
  5.5  先進控制策略
    5.5.1  自適應控制
    5.5.2  預測控制
    5.5.3  魯棒與容錯控制
    5.5.4  先進控制與人工智慧的融合
第6章  散熱器試驗台的控制
  6.1  採暖散熱器性能試驗台
  6.2  控制系統模擬分析方法
    6.2.1  微分方程與傳遞函數
    6.2.2  控制系統結構圖的組成和繪製
  6.3  比例調節器的調節特性
    6.3.1  理想條件下的比例調節
    6.3.2  考慮執行器熱慣性的調節過程
    6.3.3  考慮感測器滯后的系統響應
    6.3.4  熱力系統的簡化建模與近似
  6.4  PID調節器的調節特性與整定
    6.4.1  積分調節特性
    6.4.2  微分調節特性

    6.4.3  PID控制器性能分析
    6.4.4  PID參數現場整定
  6.5  PID調節的實際工程問題
    6.5.1  比例帶與調節精度的權衡
    6.5.2  積分飽和現象及克服方法
    6.5.3  微分調節的雜訊影響
    6.5.4  數字控制的採樣周期
    6.5.5  控制系統的魯棒性
  6.6  從PID到智能控制
    6.6.1  基於自適應PID的試驗台變工況控制
    6.6.2  實驗台溫度的預測控制
    6.6.3  感測器故障下的魯棒性分析與容錯策略
第7章  空調系統的控制和優化
  7.1  空調過程的典型控制迴路
    7.1.1  典型的空氣側系統
    7.1.2  控制方式
    7.1.3  控制變數
  7.2  定風量系統的控制
    7.2.1  基本控制
    7.2.2  改進的串級控制
    7.2.3  送風溫度串級與序列分段控制
  7.3  變風量系統的控制
    7.3.1  變風量AHU的控制
    7.3.2  變風量末端及室溫控制
  7.4  新風量控制與優化
    7.4.1  節能器控制及其性能
    7.4.2  按需控制通風(DCV)
    7.4.3  融合DCV控制的AHU序列分段控制
  7.5  空氣側系統的在線優化控制
    7.5.1  靜壓設定值在線優化重設
    7.5.2  送風溫度設定值在線優化重設
第8章  中央製冷系統控制及優化
  8.1  製冷基本原理及系統構成
    8.1.1  製冷基本工作原理
    8.1.2  製冷機的製冷能力控制
    8.1.3  冷卻系統
    8.1.4  冷凍水系統
  8.2  製冷機性能及系統優化
    8.2.1  製冷機能耗特性
    8.2.2  系統優化控制概況
  8.3  冷卻系統控制優化
    8.3.1  風冷系統的優化
    8.3.2  水冷系統的優化
    8.3.3  海水冷卻系統的優化
  8.4  冷凍水系統控制優化
    8.4.1  變流量系統
    8.4.2  定流量系統
  8.5  製冷機時序控制
    8.5.1  基於回水溫度的時序控制
    8.5.2  基於旁通管流量的時序控制

    8.5.3  基於功耗測量的時序控制
    8.5.4  基於冷負荷的時序控制
    8.5.5  製冷機控制的其他要點
  8.6  冷凍水泵控制
    8.6.1  基於冷水機/水泵聯鎖的水泵時序控制
    8.6.2  二次環路定速泵的時序控制
    8.6.3  二次環路變速泵的轉速控制
第9章  智慧能源系統的前沿應用
  9.1  電熱儲協同調控
    9.1.1  新型電力系統特徵
    9.1.2  供熱系統綜合模擬模型
    9.1.3  情景一:熱泵供熱系統柔性調控
    9.1.4  情景二:長輸供熱系統優化
    9.1.5  前景展望
  9.2  光儲直柔技術
    9.2.1  系統構建要素
    9.2.2  相關支持政策
    9.2.3  典型工程案例
    9.2.4  建築-電網友好交互的發展趨勢
  9.3  故障在線診斷方法
    9.3.1  數據物理融合的雙層模型框架
    9.3.2  典型故障及特徵參數篩選
    9.3.3  貝葉斯網路分層框架
    9.3.4  冷機多工況模擬分析
    9.3.5  貝葉斯網路故障識別準確率
    9.3.6  研究展望
  9.4  多場景應用展望
    9.4.1  無中心群智能技術
    9.4.2  大模型與綜合能源系統智能化運行
    9.4.3  數據中心電-算-熱多元協同
參考文獻

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