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第1章 智能电网架构设计1

1.1 概述1

1.2 现有电网和智能电网的比较1

1.3 能源独立和安全法案（2007）：智能电网实施依据2

1.4 计算智能3

1.5 电力系统改进4

1.6 通信与标准4

1.7 试验平台4

1.8 本书结构4

1.9 智能电网各市场驱动力概览6

1.10 各利益相关方的角色与职能6

1.10.1 电力公司8

1.10.2 政府实验室与示范项目8

1.10.3 电力系统工程研究中心（PSERC）8

1.10.4 研究机构9

1.10.5 技术公司、销售商与制造厂9

1.11 基于性能评价的智能电网工作定义10

1.12 典型架构10

1.13 智能电网各构成组件的功能12

1.13.1 智能设备接口组件12

1.13.2 储能组件12

1.13.3 输电子系统组件12

1.13.4 监视与控制技术组件12

1.13.5 智能配电网子系统组件12

1.13.6 需求侧管理组件13

1.14 小结13

参考文献13

推荐阅读13

第2章 智能电网通信与测量技术14

2.1 通信与测量14

2.2 监视、PMU、智能电表与测量技术16

2.2.1 广域测量系统（WAMS）17

2.2.2 相量测量单元（PMU）17

2.2.3 智能电表18

2.2.4 智能家电19

2.2.5 高级量测体系（AMI）19

2.3 GIS与谷歌地图工具20

2.4 多代理系统（MAS）技术21

2.4.1 用于智能电网的多代理系统21

2.4.2 多代理系统示例22

2.4.3 多代理技术23

2.5 微电网与智能电网的比较23

2.6 小结24

参考文献24

第3章 用于智能电网设计的性能分析工具26

3.1 潮流计算研究概述26

3.2 智能电网中潮流计算的挑战以及现有方法的不足26

3.3 潮流计算研究现状：经典与扩展的方程与算法27

3.3.1 高斯-赛德尔方法27

3.3.2 牛顿-拉夫逊方法28

3.3.3 快速解耦方法29

3.3.4 配电网潮流方法29

3.4 阻塞管理效果32

3.5 用于智能电网设计的潮流计算33

3.6 随机动态最优潮流（DSOPF）在智能电网中的应用34

3.7 静态安全评估（SSA）和预想事故分析35

3.8 预想事故及其分类38

3.8.1 稳态预想事故分析39

3.8.2 性能指标39

3.8.3 灵敏度分析方法40

3.9 智能电网预想事故研究41

3.10 小结42

参考文献42

推荐阅读42

第4章 智能电网稳定性分析工具44

4.1 电网稳定性概述44

4.2 现有电压稳定性分析工具的优点与不足44

4.3 电压稳定性评估48

4.3.1 电压稳定与电压崩溃49

4.3.2 电压稳定分类50

4.3.3 静态稳定性（Ⅰ型不稳定）51

4.3.4 动态稳定性（Ⅱ型不稳定）51

4.3.5 动态电压稳定性研究中的分析技术51

4.4 电压稳定性评估技术53

4.5 电压稳定性指标56

4.6 静态电压稳定性研究中的分析技术58

4.6.1 用于检测电压崩溃点的直接法59

4.6.2 非直接法（连续方法）59

4.7 电压稳定性的应用与实施示例60

4.8 通过电压稳定的预防控制实现稳定性约束优化61

4.9 功角稳定性评估63

4.9.1 暂态稳定性64

4.9.2 应用于实际电力系统的稳定性分析65

4.9.3 稳定区域的边界66

4.9.4 主导UEP搜索算法68

4.9.5 智能电网DSA设计中的过程变化69

4.10 状态估计71

4.10.1 加权最小二乘法估计的数学公式73

4.10.2 坏数据的检测和辨识74

4.10.3 预估计分析74

4.10.4 后估计分析77

4.10.5 鲁棒状态估计77

4.10.6 智能电网环境下的状态估计80

4.10.7 实时网络建模82

4.10.8 智能电网中状态估计实施方法82

4.10.9 动态状态估计83

4.10.10 小结84

参考文献84

推荐阅读85

第5章 用于智能电网设计的计算工具86

5.1 计算工具概述86

5.2 决策支持工具（DS）86

5.3 优化技术88

5.4 经典优化方法90

5.4.1 线性规划90

5.4.2 非线性规划90

5.4.3 整数规划91

5.4.4 动态规划92

5.4.5 随机规划与机会约束规划（CCP）92

5.5 启发式优化93

5.5.1 人工神经元网络（ANN）94

5.5.2 专家系统（ES）95

5.6 进化计算技术96

5.6.1 遗传算法（GA）97

5.6.2 粒子群优化（PSO）97

5.6.3 蚁群优化98

5.7 自适应动态规划技术99

5.8 Pareto方法101

5.9 混合优化技术及智能电网应用101

5.10 计算挑战102

5.11 小结103

参考文献103

第6章 智能电网设计的路径106

6.1 引言106

6.2 智能电网发展的障碍和解决方案106

6.3 基于先进的优化和控制技术的智能电网设计路径108

6.4 一般层次的自动化108

6.4.1 可靠性109

6.4.2 稳定性110

6.4.3 经济调度110

6.4.4 机组组合111

6.4.5 安全性分析112

6.5 输电层次中智能电网的大型电力系统自动化112

6.5.1 故障和稳定性诊断113

6.5.2 无功功率控制113

6.6 配电系统自动化需求114

6.6.1 电压无功功率控制115

6.6.2 电能质量116

6.6.3 网络重构117

6.6.4 需求侧管理117

6.6.5 分布式发电控制118

6.7 智能电网的终端用户／家用电器层次118

6.8 自适应控制和最优化方法的应用118

6.9 小结119

参考文献119

推荐阅读120

第7章 可再生能源与储能121

7.1 可再生能源121

7.2 智能电网中可利用的可持续能源121

7.2.1 太阳能122

7.2.2 太阳能发电技术122

7.2.3 光伏系统建模122

7.2.4 风电机组系统124

7.2.5 生物质-生物能126

7.2.6 小型与微型水电126

7.2.7 燃料电池126

7.2.8 地源热泵127

7.3 可持续能源利用中的渗透率与波动性问题127

7.4 需求响应问题128

7.5 电动汽车与插电式混合动力电动汽车129

7.6 插电式混合动力电动汽车技术130

7.7 环境影响131

7.7.1 气候变化131

7.7.2 气候变化的影响132

7.8 储能技术132

7.9 税收抵免136

7.10 小结137

参考文献137

推荐阅读138

第8章 互操作、标准与信息安全139

8.1 引言139

8.2 互操作性139

8.2.1 互操作性发展现状140

8.2.2 互操作性的益处与挑战140

8.2.3 智能电网环境下的互操作模型140

8.2.4 智能电网通信网络的互操作性140

8.2.5 互操作性和电网的控制141

8.3 标准141

8.4 智能电网信息安全143

8.4.1 信息安全发展现状144

8.4.2 信息安全风险146

8.4.3 高级量测体系中的信息安全考虑147

8.4.4 降低信息安全风险的途径148

8.5 信息安全以及用户可采取的防御措施148

8.6 小结149

参考文献149

推荐阅读150

第9章 智能电网的研究、教育和培训151

9.1 引言151

9.2 智能电网的研究领域151

9.3 智能电网的研究活动152

9.4 跨学科的研究活动152

9.5 智能电网教育153

9.5.1 模块1：引言154

9.5.2 模块2：体系结构154

9.5.3 模块3：功能154

9.5.4 模块4：工具和技术154

9.5.5 模块5：设计途径155

9.5.6 模块6：可再生能源技术155

9.5.7 模块7：通信技术155

9.5.8 模块8：标准、互操作和信息安全155

9.5.9 模块9：案例研究和试验平台155

9.6 培训和职业发展156

9.7 小结156

参考文献156

第10章 智能电网的案例研究和试验平台157

10.1 引言157

10.2 示范工程157

10.3 高级计量157

10.4 含可再生能源的微网158

10.5 电力系统的机组组合问题159

10.6 用于配网自动化最优网络重构的自适应动态规划163

10.7 可再生能源接入的案例研究167

10.7.1 智能电网行动描述167

10.7.2 智能电网应用的实施方法168

10.8 试验平台和评测系统168

10.9 智能输电的挑战169

10.10 智能输电的益处169

10.11 小结169

参考文献170

第11章 后记171

附录 缩略语表173