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