智能电网技术：面向供需互动能量优化
出版时间:
2021-11
版次:
1
ISBN:
9787121344275
定价:
79.00
装帧:
其他
开本:
其他
纸张:
胶版纸
页数:
268页
-
本书系统、深入地阐述了智能电网供需互动能量优化技术，以供需互动优化控制理论框架为基础，详细介绍了信息接入与传输优化策略、供需互动需求侧管理策略和供需互动协同优化策略，并给出了大量的定性和定量分析。全书共6章，内容包括绪论、智能电网供需互动优化控制基础、基于三层网络架构的供需互动信息接入与传输优化策略、供需互动环境下需求侧管理策略、供需互动环境下协同优化策略及智能电网供需互动技术发展趋势。本书取材新颖，内容丰富，体系完整，涵盖了作者多年来在智能电网领域所取得的科研成果，以及国内外智能电网能量优化控制的成果和进展。本书的读者对象是从事智能电网信息处理和能量管控的专业技术人员、科研工作者，以及从事相关领域研究的高校教师、研究生。 赵强，多年来一直从事智能电网、能源互联网的研究，为河北省秦皇岛市东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院教师，支持横纵向课题10余项，发表学术论文20余篇。 第1章 绪论1
1.1 智能电网的发展1
1.2 供需互动体系架构3
1.3 国内外研究现状5
1.3.1 信息接入与传输策略的研究现状5
1.3.2 需求侧管理的研究现状7
1.3.3 供给侧优化控制的研究现状9
参考文献15
第2章 智能电网供需互动优化控制基础24
2.1 供需互动优化控制理论框架24
2.2 基于分段函数模型的分析方法26
2.2.1 基于分段函数模型的风电出力不确定性分析26
2.2.2 基于分段函数模型的机组开机成本分析28
2.3 基于负荷物理特性及用电方式的交互机理分析方法29
2.3.1 电动汽车电池模型29
2.3.2 电动汽车到达时间的随机模型29
2.3.3 电动汽车日常行驶电量消耗模型30
2.3.4 可参与互动的电动汽车电池剩余电量分析模型30
2.4 基于层次分析法的多因素耦合影响分析方法31
2.4.1 基于层次分析法的通信网络参数耦合影响分析31
2.4.2 基于层次分析法的多目标机组组合优化模型34
2.5 基于化的互动优化方法34
2.5.1 源源互补优化方法34
2.5.2 源网互动优化方法36
2.5.3 源荷互动优化方法38
2.6 基于认知强化学习的供需互动优化方法39
2.6.1 强化学习理论39
2.6.2 深度强化学习41
2.6.3 多智能体强化学习43
2.6.4 认知强化学习45
参考文献46
第3章 基于三层网络架构的供需互动信息接入与传输优化策略47
3.1 供需互动业务的信息接入与传输网络架构47
3.2 电动汽车规模化应用的双向互动信息接入优化策略50
3.2.1 电动汽车入网的信息传输网络架构50
3.2.2 基于多属性决策的中继选择算法51
3.2.3 基于遗传算法的信道分配机制58
3.3 适用于互动业务的自适应网络选择算法65
3.3.1 基于动态属性机制的自适应网络选择算法65
3.3.2 仿真实验及结果分析71
第4章 供需互动环境下需求侧管理策略75
4.1 电池SOC估计及生命周期优化管理75
4.1.1 基于修正模型的SOC估计算法76
4.1.2 基于几何过程的电池生命周期优化管理84
4.2 考虑配电网安全运行的电动汽车充放电优化策略92
4.2.1 确定电动汽车充放电状态模型93
4.2.2 电动汽车充放电功率优化调度95
4.2.3 仿真实验及结果分析98
4.3 考虑用户热舒适度的建筑用户需求响应策略103
4.3.1 随机森林算法概述103
4.3.2 基于MBCRF算法的建筑用户需求响应策略107
4.3.3 仿真实验及结果分析114
4.4 考虑可再生能源不确定性的日前、日间需求侧管理策略119
4.4.1 日前、日间两阶段优化模型121
4.4.2 风电出力预测误差处理125
4.4.3 日前、日间两阶段调度优化算法126
4.4.4 仿真实验及结果分析129
4.5 不稳定通信环境下分级式需求响应策略138
4.5.1 需求响应调度系统架构及运行机制139
4.5.2 基于实时电价的需求响应管理141
4.5.3 不稳定通信环境对需求响应性能的影响144
4.5.4 基于认知强化学习的需求响应管理148
4.5.5 仿真实验及结果分析153
参考文献162
第5章 供需互动环境下协同优化策略165
5.1 考虑电动汽车换电站和风电的机组组合优化策略165
5.1.1 考虑换电站和风电的机组组合模型165
5.1.2 仿真实验及结果分析173
5.2 基于虚拟电价的供需互动协同优化策略178
5.2.1 供需互动环境下的机组组合优化模型178
5.2.2 基于虚拟电价的协同优化策略185
5.2.3 仿真实验及结果分析188
5.3 基于博弈论的供需互动协同优化策略197
5.3.1 基于博弈论的协同优化策略198
5.3.2 仿真实验及结果分析200
5.4 风电并网下日前、日间、实时多尺度供需互动协同优化 策略203
5.4.1 日前24小时调度计划建模204
5.4.2 日间4小时滚动调度计划建模208
5.4.3 实时15分钟调度计划建模210
5.4.4 超启发式算法211
5.4.5 仿真实验及结果分析215
5.5 多能源系统供需互动协同优化策略222
5.5.1 多能源系统基本结构222
5.5.2 网络化能量枢纽结构224
5.5.3 计及供需不确定性的多能源系统供需互动协同优化模型228
5.5.4 计及供需不确定性的多能源系统供需互动协同优化方法236
5.5.5 多能源系统多目标供需互动协同优化方法238
5.5.6 多能源系统算例分析242
参考文献254
第6章 智能电网供需互动技术发展趋势257
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内容简介:
本书系统、深入地阐述了智能电网供需互动能量优化技术，以供需互动优化控制理论框架为基础，详细介绍了信息接入与传输优化策略、供需互动需求侧管理策略和供需互动协同优化策略，并给出了大量的定性和定量分析。全书共6章，内容包括绪论、智能电网供需互动优化控制基础、基于三层网络架构的供需互动信息接入与传输优化策略、供需互动环境下需求侧管理策略、供需互动环境下协同优化策略及智能电网供需互动技术发展趋势。本书取材新颖，内容丰富，体系完整，涵盖了作者多年来在智能电网领域所取得的科研成果，以及国内外智能电网能量优化控制的成果和进展。本书的读者对象是从事智能电网信息处理和能量管控的专业技术人员、科研工作者，以及从事相关领域研究的高校教师、研究生。
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作者简介:
赵强，多年来一直从事智能电网、能源互联网的研究，为河北省秦皇岛市东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院教师，支持横纵向课题10余项，发表学术论文20余篇。
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目录:
第1章 绪论1
1.1 智能电网的发展1
1.2 供需互动体系架构3
1.3 国内外研究现状5
1.3.1 信息接入与传输策略的研究现状5
1.3.2 需求侧管理的研究现状7
1.3.3 供给侧优化控制的研究现状9
参考文献15
第2章 智能电网供需互动优化控制基础24
2.1 供需互动优化控制理论框架24
2.2 基于分段函数模型的分析方法26
2.2.1 基于分段函数模型的风电出力不确定性分析26
2.2.2 基于分段函数模型的机组开机成本分析28
2.3 基于负荷物理特性及用电方式的交互机理分析方法29
2.3.1 电动汽车电池模型29
2.3.2 电动汽车到达时间的随机模型29
2.3.3 电动汽车日常行驶电量消耗模型30
2.3.4 可参与互动的电动汽车电池剩余电量分析模型30
2.4 基于层次分析法的多因素耦合影响分析方法31
2.4.1 基于层次分析法的通信网络参数耦合影响分析31
2.4.2 基于层次分析法的多目标机组组合优化模型34
2.5 基于化的互动优化方法34
2.5.1 源源互补优化方法34
2.5.2 源网互动优化方法36
2.5.3 源荷互动优化方法38
2.6 基于认知强化学习的供需互动优化方法39
2.6.1 强化学习理论39
2.6.2 深度强化学习41
2.6.3 多智能体强化学习43
2.6.4 认知强化学习45
参考文献46
第3章 基于三层网络架构的供需互动信息接入与传输优化策略47
3.1 供需互动业务的信息接入与传输网络架构47
3.2 电动汽车规模化应用的双向互动信息接入优化策略50
3.2.1 电动汽车入网的信息传输网络架构50
3.2.2 基于多属性决策的中继选择算法51
3.2.3 基于遗传算法的信道分配机制58
3.3 适用于互动业务的自适应网络选择算法65
3.3.1 基于动态属性机制的自适应网络选择算法65
3.3.2 仿真实验及结果分析71
第4章 供需互动环境下需求侧管理策略75
4.1 电池SOC估计及生命周期优化管理75
4.1.1 基于修正模型的SOC估计算法76
4.1.2 基于几何过程的电池生命周期优化管理84
4.2 考虑配电网安全运行的电动汽车充放电优化策略92
4.2.1 确定电动汽车充放电状态模型93
4.2.2 电动汽车充放电功率优化调度95
4.2.3 仿真实验及结果分析98
4.3 考虑用户热舒适度的建筑用户需求响应策略103
4.3.1 随机森林算法概述103
4.3.2 基于MBCRF算法的建筑用户需求响应策略107
4.3.3 仿真实验及结果分析114
4.4 考虑可再生能源不确定性的日前、日间需求侧管理策略119
4.4.1 日前、日间两阶段优化模型121
4.4.2 风电出力预测误差处理125
4.4.3 日前、日间两阶段调度优化算法126
4.4.4 仿真实验及结果分析129
4.5 不稳定通信环境下分级式需求响应策略138
4.5.1 需求响应调度系统架构及运行机制139
4.5.2 基于实时电价的需求响应管理141
4.5.3 不稳定通信环境对需求响应性能的影响144
4.5.4 基于认知强化学习的需求响应管理148
4.5.5 仿真实验及结果分析153
参考文献162
第5章 供需互动环境下协同优化策略165
5.1 考虑电动汽车换电站和风电的机组组合优化策略165
5.1.1 考虑换电站和风电的机组组合模型165
5.1.2 仿真实验及结果分析173
5.2 基于虚拟电价的供需互动协同优化策略178
5.2.1 供需互动环境下的机组组合优化模型178
5.2.2 基于虚拟电价的协同优化策略185
5.2.3 仿真实验及结果分析188
5.3 基于博弈论的供需互动协同优化策略197
5.3.1 基于博弈论的协同优化策略198
5.3.2 仿真实验及结果分析200
5.4 风电并网下日前、日间、实时多尺度供需互动协同优化 策略203
5.4.1 日前24小时调度计划建模204
5.4.2 日间4小时滚动调度计划建模208
5.4.3 实时15分钟调度计划建模210
5.4.4 超启发式算法211
5.4.5 仿真实验及结果分析215
5.5 多能源系统供需互动协同优化策略222
5.5.1 多能源系统基本结构222
5.5.2 网络化能量枢纽结构224
5.5.3 计及供需不确定性的多能源系统供需互动协同优化模型228
5.5.4 计及供需不确定性的多能源系统供需互动协同优化方法236
5.5.5 多能源系统多目标供需互动协同优化方法238
5.5.6 多能源系统算例分析242
参考文献254
第6章 智能电网供需互动技术发展趋势257
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成功完成率89.3%
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成功完成率65.38%
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平均发货13小时
成功完成率92.18%
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