電力系統(tǒng)大數據與數字孿生系統(tǒng)

1電力物聯(lián)網、現(xiàn)代能源系統(tǒng)及其數字化概述001
1.1電力系統(tǒng)發(fā)展001
1.1.1能源系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀001
1.1.2電力物聯(lián)網與綜合能源網005
1.1.3綜合能源網數字孿生系統(tǒng)010
1.2綜合能源網的數字化、信息化工程背景015
1.2.1電力物聯(lián)網與綜合能源網工程項目015
1.2.2信息物理系統(tǒng)018
1.3數據科學進展020
1.3.1科學認知論的第四范式演化過程020
1.3.2數據科學——高維統(tǒng)計分析、人工智能技術021
1.4傳統(tǒng)模式和工具及其局限性024
1.4.1綜合能源數字孿生系統(tǒng)的態(tài)勢感知技術024
1.4.2綜合能源系統(tǒng)用能行為特性分析及關鍵因素溯源025
參考文獻026
2電力系統(tǒng)及其運行模型028
2.1動態(tài)系統(tǒng)的數學模型028
2.1.1線性動態(tài)系統(tǒng)模型028
2.1.2非線性動態(tài)系統(tǒng)模型031
2.2發(fā)電機的常用模型032
2.2.1abc坐標系下的有名值方程032
2.2.2同步發(fā)電機的基本方程035
2.2.3同步發(fā)電機的實用模型036
2.3勵磁系統(tǒng)的常規(guī)數學模型037
2.3.1發(fā)電機勵磁系統(tǒng)的原理與分類038
2.3.2發(fā)電機勵磁系統(tǒng)的數學模型038
2.3.3勵磁系統(tǒng)的標幺值和建模所需要的數據043
2.4原動機和調速系統(tǒng)的數學模型044
2.4.1發(fā)電機調速系統(tǒng)簡介044
2.4.2發(fā)電機調速系統(tǒng)連續(xù)數學模型044
2.5靜態(tài)負荷模型及參數辨識047
2.5.1負荷模型分類047
2.5.2負荷模型的參數辨識方法048
2.5.3靜態(tài)負荷模型的參數辨識048
2.6動態(tài)負荷模型的參數辨識049
2.6.1動態(tài)負荷機理型模型的參數辨識 049
2.6.2動態(tài)負荷傳遞函數模型的參數辨識 049
2.7電力電子元件的詳細模型049
2.7.1STATCOM的并聯(lián)變換器數學模型049
2.7.2SSSC的串聯(lián)變換器數學模型051
2.7.3光伏電池的模型053
2.7.4燃料電池055
2.7.5微型燃氣輪機模型055
2.8電力系統(tǒng)動態(tài)等值的常用方法及優(yōu)缺點056
2.8.1動態(tài)等值問題056
2.8.2同調等值法057
2.8.3模式等值法059
2.8.4估計等值法060
參考文獻061
3系統(tǒng)態(tài)勢感知與優(yōu)化運行062
3.1綜合能源系統(tǒng)態(tài)勢感知063
3.1.1綜合能源系統(tǒng)態(tài)勢感知研究063
3.1.2虛擬電廠分布式資源聚合079
3.1.3基于合作博弈方法的多虛擬電廠運行089
3.2配電側電力系統(tǒng)優(yōu)化調度103
3.2.1優(yōu)化運行模型105
3.2.2求解算法111
3.3區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度112
3.3.1分布式優(yōu)化調度112
3.3.2多層級協(xié)同優(yōu)化方法115
參考文獻124
4數字孿生技術128
4.1科學范式的演變及電力系統(tǒng)的發(fā)展128
4.2數字孿生技術的動機和目的130
4.3數字孿生在工程實際中的應用131
4.4電力數字孿生系統(tǒng)的特點和功能132
4.4.1數字孿生建模132
4.4.2電力系統(tǒng)實時態(tài)勢感知135
4.4.3超實時虛擬測試136
參考文獻137
5電力系統(tǒng)信息化140
5.1數據驅動模式140
5.2電力系統(tǒng)大數據分析和高維統(tǒng)計信息143
5.2.1電力系統(tǒng)數據資源143
5.2.2高維統(tǒng)計信息144
5.3數據挖掘框架和工具145
5.3.1深度學習145
5.3.2隨機矩陣理論151
5.3.3信息熵理論153
5.4基于隨機矩陣的時空大數據分析157
5.4.1高維統(tǒng)計信息矩陣指標157
5.4.2矩陣系綜158
5.4.3MP 定律和圓環(huán)定律160
5.4.4隨機矩陣理論的中心極限定理162
5.4.5LES及基于LES的假設檢驗163
5.5基于數據驅動的態(tài)勢感知166
5.5.1基于隨機矩陣方法的運行態(tài)勢估計方法166
5.5.2基于深度學習的故障診斷及定位167
5.5.3計及不確定性因素的運行態(tài)勢預測技術168
參考文獻170
6電力系統(tǒng)智能化173
6.1靜態(tài)系統(tǒng)特性的數據模型173
6.1.1電力系統(tǒng)潮流——電力系統(tǒng)雅可比矩陣173
6.1.2潮流的數據模型175
6.1.3雅可比矩陣的數據模型177
6.2動態(tài)系統(tǒng)特性的數據模型180
6.2.1Simulink仿真系統(tǒng)的搭建180
6.2.2數據模型的搭建181
6.3負荷預測與異常檢測184
6.3.1負荷與用戶行為預測和評估184
6.3.2電力系統(tǒng)穩(wěn)定性擾動早期發(fā)現(xiàn)188
6.4基于時空數據的設備全生命周期管理197
6.4.1電力設備全生命周期的階段197
6.4.2狀態(tài)檢修中電氣設備狀態(tài)的綜合判別198
6.4.3基于隨機矩陣理論的配電網變壓器健康狀態(tài)在線評估199
6.5系統(tǒng)優(yōu)化運行策略206
6.5.1“細胞組織”組態(tài)206
6.5.2虛擬電廠214
參考文獻222
7PSDT的應用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢224
7.1工程現(xiàn)狀224
7.1.1國家電網上海浦東供電公司數字孿生建設實踐225
7.1.2智能電廠227
7.1.3智慧能源系統(tǒng)233
7.2未來趨勢239
參考文獻242