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第1章 绪论1

1.1 智能电网特征1

1.2 国内外智能电网规划与评估研究现状2

1.2.1 综合评价模型3

1.2.2 综合评价方法4

1.3 传统电力系统规划与评估的方法5

1.4 智能电网规划与评估的新问题8

参考文献13

第2章 经典评估理论及方法17

2.1 层次分析法17

2.1.1 层次分析法概述17

2.1.2 层次结构模型建立18

2.1.3 判断矩阵构造19

2.1.4 一致性检验20

2.1.5 重要度计算21

2.1.6 层次分析法的应用步骤22

2.2 数据包络分析方法22

2.2.1 数据包络分析方法概述22

2.2.2 数据包络分析模型23

2.2.3 数据包络分析方法的应用步骤25

2.3 主成分分析法26

2.3.1 主成分分析法基本思想26

2.3.2 主成分分析法数学解释26

2.3.3 主成分分析计算步骤28

2.3.4 主成分分析评价流程31

2.3.5 主成分分析法在电力系统中应用概述31

2.4 生产函数法32

2.4.1 生产函数的一般形式33

2.4.2 生产函数的数学性质34

2.4.3 技术进步的数量特征35

2.5 系统动力学37

2.5.1 系统动力学理论简介37

2.5.2 系统动力学理论的基本观点38

2.5.3 系统动力学分析、研究、解决问题的主要过程与步骤39

2.5.4 系统动力学构模原理、方法41

参考文献41

第3章 经典规划理论及方法43

3.1 线性规划43

3.1.1 线性规划的定义和标准形式43

3.1.2 线性规划问题解的概念和性质44

3.1.3 单纯形法45

3.1.4 线性规划问题的对偶理论47

3.2 非线性规划49

3.2.1 无约束优化问题49

3.2.2 无约束优化问题的最优性条件49

3.2.3 无约束优化问题的求解算法50

3.2.4 约束优化问题的最优性条件53

3.2.5 约束优化问题的求解算法53

参考文献55

第4章 评估理论与方法的扩展56

4.1 基于云模型的新评估方法56

4.1.1 定性指标及云模型的提出56

4.1.2 云和云滴56

4.1.3 正态云模型57

4.1.4 定性指标处理步骤58

4.2 超效率概念在数据包络法中的应用58

4.3 灰色聚类分析法59

4.3.1 灰色系统理论简介59

4.3.2 灰色聚类分析法原理62

4.3.3 不同白化权函数及其特点65

4.4 随机前沿生产函数法68

参考文献69

第5章 规划理论与方法的扩展70

5.1 大规模数学规划的计算问题70

5.1.1 模拟技术与智能算法70

5.1.2 不确定规划模型的求解算法73

5.1.3 不确定规划建模和算法问题的分析73

5.2 鲁棒优化理论产生背景74

5.2.1 不确定规划与鲁棒优化74

5.2.2 鲁棒优化理论的发展76

5.3 鲁棒优化模型及方法78

5.3.1 鲁棒线性优化79

5.3.2 鲁棒二次优化80

5.3.3 鲁棒半定优化81

5.3.4 鲁棒优化方法在电力系统中的应用82

5.3.5 小结82

参考文献83

第6章 智能电网技术效率评估85

6.1 概述85

6.2 技术效率描述85

6.3 效率评估模型86

6.3.1 技术效率评估模型86

6.3.2 智能电网分配效率评估模型89

6.3.3 参数估计与模型检验90

6.4 算例分析91

参考文献99

第7章 智能电网技术进步评估101

7.1 概述101

7.2 技术进步评估模型102

7.2.1 广义生产函数模型102

7.2.2 C-D生产函数的适用性分析104

7.2.3 测算智能电网技术进步的实现过程106

7.3 算例分析109

7.3.1 原始数据109

7.3.2 结果分析111

参考文献116

第8章 智能电网动态评估118

8.1 概述118

8.2 智能电网建设动态特性118

8.3 动态评估模型119

8.3.1 模型结构设计119

8.3.2 模型方程关系和参数120

8.4 算例分析122

参考文献125

第9章 智能变电站技术成熟度评估127

9.1 引言127

9.2 智能变电站技术简介128

9.2.1 IEC 61850标准128

9.2.2 电子式互感器技术129

9.2.3 在线监测技术129

9.3 技术成熟度评估模型130

9.3.1 智能变电站技术成熟度指标体系130

9.3.2 智能变电站技术成熟度评估理论方法选取135

9.3.3 基于灰色聚类分析法的智能变电站技术成熟度评估模型137

9.4 实例分析141

9.4.1 智能变电站技术成熟度指标数据141

9.4.2 层次分析法评估应用143

9.4.3 灰色聚类分析法评估应用147

9.4.4 结果分析149

参考文献155

第10章 智能电网中黑启动恢复方案评估156

10.1 概述156

10.2 总体思路及步骤157

10.2.1 基于云模型的定性指标定量化过程157

10.2.2 云-数据包络分析方法主要步骤158

10.3 黑启动方案评估模型159

10.3.1 联合DEA模型159

10.3.2 黑启动方案评价模型160

10.4 算例分析161

参考文献165

第11章 智能电网中电磁环网运行方案评估167

11.1 概述167

11.2 PSS/E和Python介绍169

11.3 电磁环网运行评估方法170

11.3.1 电磁环网运行指标170

11.3.2 电磁环网运行决策系统173

11.4 算例分析173

11.4.1 sawvn算例分析173

11.4.2 华东交流特高压电网皖南站附近电磁环网分析175

参考文献180

第12章 电动汽车充电决策方案评估182

12.1 概述182

12.2 电动汽车充放电特性分析182

12.2.1 影响电动汽车充电负荷的因素182

12.2.2 电动汽车电池特性184

12.2.3 电动汽车的行驶特性185

12.2.4 电动汽车充电负荷模型186

12.3 电动汽车充电站内有序充电策略188

12.3.1 电动汽车有序充电管理模式188

12.3.2 以电动汽车聚合商为主体的有序充电189

12.3.3 以电网公司为主体的有序充电196

12.3.4 以个体电动汽车用户为主体的有序充电199

12.3.5 有序充电中的电价机制及激励机制201

12.4 算例分析205

12.4.1 假设条件205

12.4.2 无序充电下的仿真计算206

12.4.3 以电动汽车聚合商为主体的有序充电仿真计算206

12.4.4 以电网公司为主体的有序充电仿真计算209

12.4.5 以个体电动汽车为主体的有序充电仿真计算210

12.4.6 有序充电中的电价机制以及激励机制仿真计算212

参考文献214

第13章 智能电网下的电力负荷预测216

13.1 概述216

13.1.1 负荷预测分类216

13.1.2 负荷预测一般步骤218

13.2 负荷预测常用方法219

13.3 智能电网环境下的负荷预测222

13.3.1 城市化定义与特征222

13.3.2 城市化主要构成要素提取223

13.4 基于城市化特性的中长期负荷预测224

13.4.1 基于城市化特性的中长期负荷预测建模思路224

13.4.2 基于层次分析法的权重计算224

13.4.3 基于模糊聚类分析法的中长期负荷预测226

13.4.4 算例分析227

13.4.5 总结230

13.5 基于城市化特性的饱和负荷预测230

13.5.1 基于城市化特性的饱和负荷预测建模思路231

13.5.2 城市化要素主成分提取232

13.5.3 主成分与负荷序列基频分量提取232

13.5.4 饱和负荷预测实现233

13.5.5 算例分析234

13.5.6 总结238

参考文献238

第14章 不确定条件下智能电网源-网-荷协调规划241

14.1 概述241

14.2 不确定因素分析241

14.3 不确定条件下规划模型242

14.3.1 不确定参数在约束条件中245

14.3.2 不确定参数在目标函数中246

14.4 计算复杂度分析248

14.5 算例分析256

14.5.1 原始数据与参考系统256

14.5.2 结果分析258

参考文献265

第15章 大数据相关技术用于智能电网评估267

15.1 智能电网与大数据的关系267

15.2 大数据在智能电网评估的应用268

15.2.1 智能电网的数据特征268

15.2.2 研究方法269

参考文献269

附录271