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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 智能电网的发展
1.2 供需互动体系架构
1.3 国内外研究现状
1.3.1 信息接入与传输策略的研究现状
1.3.2 需求侧管理的研究现状
1.3.3 供给侧优化控制的研究现状
参考文献
第2章 智能电网供需互动优化控制基础
2.1 供需互动优化控制理论框架
2.2 基于分段函数模型的分析方法
2.2.1 基于分段函数模型的风电出力不确定性分析
2.2.2 基于分段函数模型的机组开机成本分析
2.3 基于负荷物理特性及用电方式的交互机理分析方法
2.3.1 电动汽车电池模型
2.3.2 电动汽车到达时间的随机模型
2.3.3 电动汽车日常行驶电量消耗模型
2.3.4 可参与互动的电动汽车电池剩余电量分析模型
2.4 基于层次分析法的多因素耦合影响分析方法
2.4.1 基于层次分析法的通信网络参数耦合影响分析
2.4.2 基于层次分析法的多目标机组组合优化模型
2.5 基于最优化的互动优化方法
2.5.1 源源互补优化方法
2.5.2 源网互动优化方法
2.5.3 源荷互动优化方法
2.6 基于认知强化学习的供需互动优化方法
2.6.1 强化学习理论
2.6.2 深度强化学习
2.6.3 多智能体强化学习
2.6.4 认知强化学习
参考文献
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
3.1 供需互动业务的信息接入与传输网络架构
3.2 电动汽车规模化应用的双向互动信息接入优化策略
3.2.1 电动汽车入网的信息传输网络架构
3.2.2 基于多属性决策的中继选择算法
3.2.3 基于遗传算法的信道分配机制
3.3 适用于互动业务的自适应网络选择算法
3.3.1 基于动态属性机制的自适应网络选择算法
3.3.2 仿真实验及结果分析
第4章 供需互动环境下需求侧管理策略
4.1 电池SOC估计及生命周期优化管理
4.1.1 基于修正模型的SOC估计算法
4.1.2 基于几何过程的电池生命周期优化管理
4.2 考虑配电网安全运行的电动汽车充放电优化策略
4.2.1 确定电动汽车充放电状态模型
4.2.2 电动汽车充放电功率优化调度
4.2.3 仿真实验及结果分析
4.3 考虑用户热舒适度的建筑用户需求响应策略
4.3.1 随机森林算法概述
4.3.2 基于MBCRF算法的建筑用户需求响应策略
4.3.3 仿真实验及结果分析
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
4.4.1 日前、日间两阶段优化模型
4.4.2 风电出力预测误差处理
4.4.3 日前、日间两阶段调度优化算法
4.4.4 仿真实验及结果分析
4.5 不稳定通信环境下分级式需求响应策略
4.5.1 需求响应调度系统架构及运行机制
4.5.2 基于实时电价的需求响应管理
4.5.3 不稳定通信环境对需求响应性能的影响
4.5.4 基于认知强化学习的需求响应管理
4.5.5 仿真实验及结果分析
参考文献
第5章 供需互动环境下协同优化策略
5.1 考虑电动汽车换电站和风电的机组组合优化策略
5.1.1 考虑换电站和风电的机组组合模型
5.1.2 仿真实验及结果分析
5.2 基于虚拟电价的供需互动协同优化策略
5.2.1 供需互动环境下的机组组合优化模型
5.2.2 基于虚拟电价的协同优化策略
5.2.3 仿真实验及结果分析
5.3 基于博弈论的供需互动协同优化策略
5.3.1 基于博弈论的协同优化策略
5.3.2 仿真实验及结果分析
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
5.4.1 日前24小时调度计划建模
5.4.2 日间4小时滚动调度计划建模
5.4.3 实时15分钟调度计划建模
5.4.4 超启发式算法
5.4.5 仿真实验及结果分析
5.5 多能源系统供需互动协同优化策略
5.5.1 多能源系统基本结构
5.5.2 网络化能量枢纽结构
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
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
5.5.5 多能源系统多目标供需互动协同优化方法
5.5.6 多能源系统算例分析
参考文献
第6章 智能电网供需互动技术发展趋势
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