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數據與知識聯合驅動方法在電力系統中的應用 版權信息
- ISBN：9787576607956
- 條形碼：9787576607956 ; 978-7-5766-0795-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據與知識聯合驅動方法在電力系統中的應用 內容簡介
本書對各研究領域中的數據與知識聯合驅動方法進行了整理歸納，結合電力系統的特點和需求，梳理了數據與知識聯合驅動的典型應用方式，針對潛在的應用場景進行了詳細討論，并在電力系統應用場景中測試驗證了數據與知識聯合驅動方法的應用效果。
數據與知識聯合驅動方法在電力系統中的應用 目錄
**章 緒論
1.1 數據驅動方法與知識驅動方法特點分析
1.1.1 數據驅動方法
1.1.2 知識驅動方法
1.1.3 數據與知識驅動方法的區別與聯系
1.1.4 電力系統中數據與知識驅動方法聯合的必要性
1.2 本書結構
1.3 參考文獻
第二章 數據驅動方法在電力系統中的應用——以暫態分析為例
2.1 數據驅動方法對電力系統相關應用的適應性
2.2 數據驅動方法應用于電力系統暫態分析現狀
2.2.1 數據獲取
2.2.2 樣本生成
2.2.3 算法應用
2.3 數據驅動方法應用于電力系統暫態分析的探討
2.3.1 數據稀缺與電力系統時變性問題
2.3.2 特征提取主觀性和不完全問題
2.3.3 AI暫態預測模型可解釋性問題
2.4 參考文獻
第三章 數據與知識聯合驅動方法的應用及其典型模式
3.1 數據與知識驅動方法研究應用現狀
3.1.1 數據與知識驅動方法的上層聯合
3.1.2 數據與知識驅動方法的底層聯合
3.2 數據與知識驅動方法的典型聯合模式探討
3.2.1 并行模式
3.2.2 串行模式
3.2.3 引導模式
3.2.4 反饋模式
3.3 數據與知識聯合驅動并行模式性能分析
3.3.1 并行模式融合模型定義與適用性條件
3.3.2 聯合驅動模型與知識模型誤差對比分析
3.3.3 聯合驅動模型與數據模型誤差對比分析
3.3.4 數據與知識聯合驅動模型性能仿真分析
3.4 本章小結
3.5 參考文獻
第四章 數據與知識聯合驅動在模型參數辨識中的應用
4.1 直流輸電系統機電暫態仿真模型
4.2 基于深度強化學習的電網仿真模型參數在線修正框架
4.3 基于DDPG的直流輸電模型參數在線修正方法
4.3.1 DDPG算法基本原理
4.3.2 面向直流輸電模型參數修正的DDPG算法設計
4.4 直流輸電模型參數修正效果分析
4.5 本章小結
4.6 參考文獻
第五章 數據與知識聯合驅動在狀態估計中的應用
5.1 數據與知識聯合驅動的電力系統狀態估計
5.1.1 狀態估計數學描述
5.1.2 數據-知識聯合驅動的電力系統狀態估計
5.2 數據與知識聯合驅動的電力系統狀態估計方法
5.2.1 基于直流潮流的狀態估計
5.2.2 基于圖深度學習的狀態估計
5.2.3 基于數據-知識聯合驅動的狀態估計實施方案
5.3 算例分析
5.3.1 樣本集的構造
5.3.2 數據驅動模型的結構
5.3.3 模型精度比較
5.3.4 模型抗差能力分析
5.3.5 模型適應性分析
5.3.6 模型時效性分析
5.4 本章小結
5.5 參考文獻
第六章 數據與知識聯合驅動在頻率動態特征分析中的應用
6.1 電力系統頻率響應模型方法性能分析及改進
6.1.1 頻率態勢預測的物理簡化模型
6.1.2 基于機器學習方法的系統頻率響應校正模型
6.2 知識驅動-數據融合的電網暫態頻率在線預測模型
6.2.1 系統頻率響應模型參數配置
6.2.2 不平衡功率在線計算
6.2.3 機器學習方法配置
6.2.4 在線應用實施方案
6.3 電網暫態頻率預測效果分析
6.3.1 樣本生成及評價方法
6.3.2 結果分析
6.4 本章小結
6.5 參考文獻
第七章 數據與知識聯合驅動在功角穩定性預測中的應用
7.1 基于軌跡擬合和極限學習機的暫態穩定評估方法
7.1.1 多機系統的數學模型
7.1.2 基于軌跡擬合的電網暫態功角穩定性預測方法
7.1.3 基于ELM的電網暫態功角穩定性預測方法
7.2 基于全局和就地信息的電網暫態穩定性并行預測方法
7.2.1 電網暫態穩定預測的并行模型
7.2.2 電網暫態穩定性并行預測方法的實施流程
7.3 電網暫態穩定性評估效果分析
7.3.1 樣本生成方法
7.3.2 基于軌跡擬合的暫態穩定預測方法實施效果
7.3.3 基于ELM的暫態穩定預測方法實施效果
7.3.4 并行預測方法的實施效果
7.3.5 在線實施效果分析
7.4 本章小結
7.5 參考文獻
第八章 數據與知識聯合驅動在功角穩定裕度分析中的應用
8.1 考慮樣本遷移的電網臨界切除時間預測框架
8.1.1 基于壓縮-匹配策略的樣本遷移方法
8.1.2 基于預測-校正框架的臨界切除時間預測方法
8.2 基于IEEAC和改進ELM的臨界切除時間預測方法
8.2.1 集成擴展等面積準則(IEEAC)
8.2.2 基于遺傳算法的集成ELM模型
8.2.3 臨界切除時間預測方法具體實施方案
8.3 結果分析
8.3.1 正常運行方式下臨界切除時間方法性能分析
8.3.2 運行方式變化時臨界切除時間方法性能分析
8.4 本章小結
8.5 參考文獻
第九章 數據與知識聯合驅動在對抗攻擊防御中的應用
9.1 基于生成對抗網絡的漏洞挖掘方法
9.1.1 控制策略在對抗攻擊下的魯棒性量化評估指標
9.1.2 控制策略中的漏洞挖掘方法
9.2 基于數據-知識聯合的對抗攻擊防御方法
9.2.1 數據-知識融合模型
9.2.2 融合模型的防御能力分析
9.2.3 融合模型訓練方法
9.3 數據-知識融合方法的防御效果
9.4 本章小結
9.5 參考文獻
展開全部
數據與知識聯合驅動方法在電力系統中的應用 作者簡介
王琦，東南大學電氣工程學院副教授，博士生導師，東南大學“至善青年”學者，IEEEPES能源互聯網信息物理系統分委會秘書，《中國電力》《電力建設》《寧夏電力》等期刊編委／青年編委，《中國電機工程學報》《電力系統自動化》《電力自動化設備》等期刊優秀審稿人。多年來一直從事電網信息物理融合系統、電力系統態勢感知、穩定分析與控制等領域相關研究，主持國家自然科學青年基金項目1項，主持國家重點研發計劃子任務2項，近五年以作者或通訊作者發表期刊論文30余篇，獲國家發明專利授權17項。 李峰，南京師范大學電氣與自動化學院講師，主要從事電力系統安全穩定分析、人工智能在電力系統中的應用等領域的研究工作，主持江蘇省高等學校研究面上項目1項，近五年以作者或通訊作者發表期刊論文6篇，其中SCI檢索5篇，獲國家發明專利授權3項。 湯奕，東南大學電氣工程學院教授，博士生導師，電力系統自動化研究所所長，東南大學溧陽研究院常務副院長，長期從事電力系統穩定分析與控制、新能源并網、綜合能源服務、電網信息物理融合系統等領域相關的研究與應用，負責國家自然科學基金項目3項，承擔國家重點研發計劃1項及各級科技項目80余項，獲省部級科技獎項十余項，發表SCI/EI檢索論文100余篇，獲國家發明專利授權38項。
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