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| 編輯推薦： |
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基于数据驱动的优化方案为电力系统经济调度提出了一种全新的解决思路和思维模式，希望本书可以起到抛砖引玉的作用，为研究人员提供一种全新的研究思路，并为新型电力系统的建设添砖加瓦。本书特别注重数学基础知识的应用，是编著者多年来从事国家自然科学基金项目，以及湖北省自然科学基金项目研究成果的总结。
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| 內容簡介： |
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本书介绍了基于确定模型的经济调度的基本概念，并由此引出基于数据驱动的经济调度，重点介绍了单目标、多目标经济调度，以及在大规模复杂系统中如何有效进行调度与决策。本书主要内容包括绪论、电力系统经济调度建模、含随机风能的电力系统经济调度研究、大规模电力系统多目标经济/排放调度研究、含电动汽车V2G/G2V功能的动态经济/排放调度研究、融合代理模型的自适应蝙蝠算法求解大规模经济调度研究、多区域联合经济/排放调度问题的数据驱动优化方法研究。本书可作为电力系统调度相关领域科研人员以及电力企业相关人员的参考用书，也可作为电力系统自动化专业的教材。
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| 關於作者： |
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梁会军 工学博士，副教授，硕士生导师，就职于湖北民族大学智能科学与工程学院。2020年博士毕业于山东大学控制理论与控制工程专业，师从学者刘允刚教授。主持国家自然科学基金项目、湖北省重点研发计划项目、湖北省自然科学基金项目各1项，参与国家自然科学基金项目研究多项。
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| 目錄：
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目录前言第1章绪论11.1电力系统经济调度概述11.2电力系统经济调度的主要内容31.2.1含可再生能源的电力系统经济调度31.2.2含电动汽车的电力系统经济调度41.3电力系统经济调度解决方案51.3.1单目标优化算法51.3.2多目标优化算法71.3.3基于数据驱动的优化算法9第2章电力系统经济调度建模112.1电力系统静态经济调度112.1.1电力系统单目标静态经济调度建模112.1.2电力系统多目标静态经济调度建模132.2电力系统动态经济调度142.2.1电力系统单目标动态经济调度建模142.2.2电力系统多目标动态经济调度建模152.3数据驱动建模方法15本章小结16复习思考题16第3章含随机风能的电力系统经济调度研究173.1蝙蝠算法概述183.2单目标蝙蝠算法改进方法193.2.1原有单目标蝙蝠算法的不足193.2.2蝙蝠算法解的多样性提升策略203.2.3蝙蝠算法探索能力提升策略203.3改进的单目标蝙蝠算法及其性能评价223.3.1改进的单目标蝙蝠算法RCBA223.3.2改进的单目标蝙蝠算法性能243.4仿真实例273.4.1随机风能的数学模型描述273.4.2电力系统经济调度数学模型283.4.3含随机风能的经济调度求解过程293.4.4算例分析32本章小结40复习思考题41第4章大规模电力系统多目标经济/排放调度研究424.1大规模多目标经济/排放调度424.2多目标蝙蝠算法能力提升策略434.2.1帕累托最优的几个基本概念434.2.2现有多目标蝙蝠算法的不足434.2.3带外部档案的精英非支配排序法444.2.4完全学习策略及其改进方法464.3改进的多目标蝙蝠算法及其性能评价474.3.1改进的多目标蝙蝠算法MHBA474.3.2MHBA性能评价484.4多目标优化的电力系统经济/排放调度524.4.1经济/排放调度数学模型524.4.2多目标经济/排放调度求解过程534.4.3算例分析58本章小结77复习思考题77第5章含电动汽车V2G/G2V功能的动态经济/排放调度研究785.1电动汽车调度对电网的冲击785.2含电动汽车的动态经济/排放调度数学模型805.2.1目标函数805.2.2约束条件805.3使用电动汽车进行削峰填谷的策略研究815.3.1电动汽车调度策略825.3.2考虑电动汽车削峰填谷时的动态经济/排放调度求解835.4仿真与分析845.4.1算例分析1855.4.2算例分析2865.4.3算例分析3895.4.4算例分析494本章小结96复习思考题96第6章融合代理模型的自适应蝙蝠算法求解大规模经济调度研究976.1代理模型辅助大规模经济调度问题求解的可行性976.2高维度大规模经济调度数学模型996.2.1目标函数996.2.2约束条件996.3相关技术996.3.1进化状态评估法996.3.2广义回归神经网络1006.3.3自适应最小化预测策略1006.4代理辅助的自适应蝙蝠算法1016.4.1基于SAMP采样策略的改进GRNN1026.4.2自适应蝙蝠算法1046.5仿真结果1066.5.1案例1：IEEE 118节点系统1066.5.2案例2：IEEE 300节点系统1096.5.3案例3：IEEE 40机组系统112本章小结115复习思考题115第7章多区域联合经济/排放调度问题的数据驱动优化方法研究1167.1使用数据驱动方法解决MACEED问题的必要性1167.2传统MACEED和大规模高维度MACEED数学模型的区别1187.2.1传统的MACEED问题描述1187.2.2大规模高维度MACEED问题描述1207.3数据驱动代理辅助方案的具体架构1207.3.1基于特征工程的SVR数据驱动代理模型的建模方法1217.3.2快速的知识蒸馏技术辅助在线代理模型的建模1237.3.3应用改进的NSGAⅢ执行MACEED优化任务1257.4仿真结果1287.4.1案例1：带有区域联络线容量约束的测试系统仿真1287.4.2案例2：带有区域联络线容量约束和线损的测试系统仿真1317.4.3案例3：带有所有约束条件的测试系统仿真1337.4.4案例4：带有随机风能的测试系统仿真135本章小结137复习思考题138参考文献139
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| 內容試閱：
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前言目前，全球能源供应日益紧迫，对电力系统而言，在保障负荷供给的前提下，采用合理的调度策略不仅能减少发电成本，也能减少环境污染。在未来将实现全球能源互联互通，这也为推进全球新能源发展指明了方向。而随着电力系统的不断扩张，新的挑战也逐渐凸显，那就是随着电网的规模越来越大，其操作也越来越复杂。目前关于电力系统经济调度的研究较多，基本以确定型目标函数为研究对象，主要包括发电成本和污染气体排放两个指标；解决思路以智能优化算法为主，也有少数研究使用分布式优化方式。因此，研究新形势下的电力调度策略具有重要的现实意义，本书即是基于此的研究成果。本书的研究内容分为两部分，一部分依靠确定型目标函数，通过改良现有的蝙蝠算法来实现更经济、更环保的单目标和多目标经济调度方案；另一部分则研究大规模系统的经济调度，由于这类系统维度高，一般算法较难给出令人满意的可行解，甚至难以执行优化过程。本书提出数据驱动的解决方案，将大规模系统的经济调度目标函数用代理模型进行替代，这样在保证结果可靠性的前提下，可以大幅减少优化算法中拟合函数的评估时间，从而实现对大规模系统的经济调度，为未来电网提供调度决策依据，并为未来能量流与信息流的联合调度提供技术支撑。基于数据驱动的优化方案为电力系统经济调度提出了一种全新的解决思路和思维模式，希望本书可以起到抛砖引玉的作用，为研究人员提供一种全新的研究思路，并为新型电力系统的建设添砖加瓦。本书特别注重数学基础知识的应用，是编著者多年来从事国家自然科学基金项目（62163013，61703237，61603217，61374028，61325016），以及湖北省自然科学基金项目（2021CFB542）研究成果的总结，在此，特向国家自然科学基金委员会、湖北省科学技术厅表示衷心的感谢。同时，也感谢湖北民族大学学术著作出版基金对本书出版的大力资助。由于编著者水平有限，对基于确定模型和数据驱动方法的电力系统经济调度研究尚不够深入，书中的研究成果仅为编著者多年来将所研究算法应用于经济调度后获得的初步成果，其中难免存在疏漏，与电力部门的实际调度要求或许存在一定差距，这些将是今后编著者努力研究的方向。敬请读者批评指正。编著者
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