第1章 智能电网架构设计 1
1.1 概述 1
1.2 现有电网和智能电网的比较 1
1.3 能源独立和安全法案（2007）：智能电网实施依据 2
1.4 计算智能 3
1.5 电力系统改进 4
1.6 通信与标准 4
1.7 试验平台 4
1.8 本书结构 4
1.9 智能电网各市场驱动力概览 6
1.10 各利益相关方的角色与职能 6
1.10.1 电力公司 8
1.10.2 政府实验室与示范项目 8
1.10.3 电力系统工程研究中心（PSERC） 8
1.10.4 研究机构 9
1.10.5 技术公司、销售商与制造厂 9
1.11 基于性能评价的智能电网工作定义 10
1.12 典型架构 10
1.13 智能电网各构成组件的功能 12
1.13.1 智能设备接口组件 12
1.13.2 储能组件 12
1.13.3 输电子系统组件 12
1.13.4 监视与控制技术组件 12
1.13.5 智能配电网子系统组件 12
1.13.6 需求侧管理组件 13
1.14 小结 13
参考文献 13
推荐阅读 13
第2章 智能电网通信与测量技术 14
2.1 通信与测量 14
2.2 监视、PMU、智能电表与测量技术 16
2.2.1 广域测量系统（WAMS） 17
2.2.2 相量测量单元（PMU） 17
2.2.3 智能电表 18
2.2.4 智能家电 19
2.2.5 高级量测体系（AMI） 19
2.3 GIS与谷歌地图工具 20
2.4 多代理系统（MAS）技术 21
2.4.1 用于智能电网的多代理系统 21
2.4.2 多代理系统示例 22
2.4.3 多代理技术 23
2.5 微电网与智能电网的比较 23
2.6 小结 24
参考文献 24
第3章 用于智能电网设计的性能分析工具 26
3.1 潮流计算研究概述 26
3.2 智能电网中潮流计算的挑战以及现有方法的不足 26
3.3 潮流计算研究现状：经典与扩展的方程与算法 27
3.3.1 高斯-赛德尔方法 27
3.3.2 牛顿-拉夫逊方法 28
3.3.3 快速解耦方法 29
3.3.4 配电网潮流方法 29
3.4 阻塞管理效果 32
3.5 用于智能电网设计的潮流计算 33
3.6 随机动态最优潮流（DSOPF）在智能电网中的应用 34
3.7 静态安全评估（SSA）和预想事故分析 35
3.8 预想事故及其分类 38
3.8.1 稳态预想事故分析 39
3.8.2 性能指标 39
3.8.3 灵敏度分析方法 40
3.9 智能电网预想事故研究 41
3.10 小结 42
参考文献 42
推荐阅读 42
第4章 智能电网稳定性分析工具 44
4.1 电网稳定性概述 44
4.2 现有电压稳定性分析工具的优点与不足 44
4.3 电压稳定性评估 48
4.3.1 电压稳定与电压崩溃 49
4.3.2 电压稳定分类 50
4.3.3 静态稳定性（Ⅰ型不稳定） 51
4.3.4 动态稳定性（Ⅱ型不稳定） 51
4.3.5 动态电压稳定性研究中的分析技术 51
4.4 电压稳定性评估技术 53
4.5 电压稳定性指标 56
4.6 静态电压稳定性研究中的分析技术 58
4.6.1 用于检测电压崩溃点的直接法 59
4.6.2 非直接法（连续方法） 59
4.7 电压稳定性的应用与实施示例 60
4.8 通过电压稳定的预防控制实现稳定性约束优化 61
4.9 功角稳定性评估 63
4.9.1 暂态稳定性 64
4.9.2 应用于实际电力系统的稳定性分析 65
4.9.3 稳定区域的边界 66
4.9.4 主导UEP搜索算法 68
4.9.5 智能电网DSA设计中的过程变化 69
4.10 状态估计 71
4.10.1 加权最小二乘法估计的数学公式 73
4.10.2 坏数据的检测和辨识 74
4.10.3 预估计分析 74
4.10.4 后估计分析 77
4.10.5 鲁棒状态估计 77
4.10.6 智能电网环境下的状态估计 80
4.10.7 实时网络建模 82
4.10.8 智能电网中状态估计实施方法 82
4.10.9 动态状态估计 83
4.10.10 小结 84
参考文献 84
推荐阅读 85
第5章 用于智能电网设计的计算工具 86
5.1 计算工具概述 86
5.2 决策支持工具（DS） 86
5.3 优化技术 88
5.4 经典优化方法 90
5.4.1 线性规划 90
5.4.2 非线性规划 90
5.4.3 整数规划 91
5.4.4 动态规划 92
5.4.5 随机规划与机会约束规划（CCP） 92
5.5 启发式优化 93
5.5.1 人工神经元网络（ANN） 94
5.5.2 专家系统（ES） 95
5.6 进化计算技术 96
5.6.1 遗传算法（GA） 97
5.6.2 粒子群优化（PSO） 97
5.6.3 蚁群优化 98
5.7 自适应动态规划技术 99
5.8 Pareto方法 101
5.9 混合优化技术及智能电网应用 101
5.10 计算挑战 102
5.11 小结 103
参考文献 103
第6章 智能电网设计的路径 106
6.1 引言 106
6.2 智能电网发展的障碍和解决方案 106
6.3 基于先进的优化和控制技术的智能电网设计路径 108
6.4 一般层次的自动化 108
6.4.1 可靠性 109
6.4.2 稳定性 110
6.4.3 经济调度 110
6.4.4 机组组合 111
6.4.5 安全性分析 112
6.5 输电层次中智能电网的大型电力系统自动化 112
6.5.1 故障和稳定性诊断 113
6.5.2 无功功率控制 113
6.6 配电系统自动化需求 114
6.6.1 电压无功功率控制 115
6.6.2 电能质量 116
6.6.3 网络重构 117
6.6.4 需求侧管理 117
6.6.5 分布式发电控制 118
6.7 智能电网的终端用户／家用电器层次 118
6.8 自适应控制和最优化方法的应用 118
6.9 小结 119
参考文献 119
推荐阅读 120
第7章 可再生能源与储能 121
7.1 可再生能源 121
7.2 智能电网中可利用的可持续能源 121
7.2.1 太阳能 122
7.2.2 太阳能发电技术 122
7.2.3 光伏系统建模 122
7.2.4 风电机组系统 124
7.2.5 生物质-生物能 126
7.2.6 小型与微型水电 126
7.2.7 燃料电池 126
7.2.8 地源热泵 127
7.3 可持续能源利用中的渗透率与波动性问题 127
7.4 需求响应问题 128
7.5 电动汽车与插电式混合动力电动汽车 129
7.6 插电式混合动力电动汽车技术 130
7.7 环境影响 131
7.7.1 气候变化 131
7.7.2 气候变化的影响 132
7.8 储能技术 132
7.9 税收抵免 136
7.10 小结 137
参考文献 137
推荐阅读 138
第8章 互操作、标准与信息安全 139
8.1 引言 139
8.2 互操作性 139
8.2.1 互操作性发展现状 140
8.2.2 互操作性的益处与挑战 140
8.2.3 智能电网环境下的互操作模型 140
8.2.4 智能电网通信网络的互操作性 140
8.2.5 互操作性和电网的控制 141
8.3 标准 141
8.4 智能电网信息安全 143
8.4.1 信息安全发展现状 144
8.4.2 信息安全风险 146
8.4.3 高级量测体系中的信息安全考虑 147
8.4.4 降低信息安全风险的途径 148
8.5 信息安全以及用户可采取的防御措施 148
8.6 小结 149
参考文献 149
推荐阅读 150
第9章 智能电网的研究、教育和培训 151
9.1 引言 151
9.2 智能电网的研究领域 151
9.3 智能电网的研究活动 152
9.4 跨学科的研究活动 152
9.5 智能电网教育 153
9.5.1 模块1：引言 154
9.5.2 模块2：体系结构 154
9.5.3 模块3：功能 154
9.5.4 模块4：工具和技术 154
9.5.5 模块5：设计途径 155
9.5.6 模块6：可再生能源技术 155
9.5.7 模块7：通信技术 155
9.5.8 模块8：标准、互操作和信息安全 155
9.5.9 模块9：案例研究和试验平台 155
9.6 培训和职业发展 156
9.7 小结 156
参考文献 156
第10章 智能电网的案例研究和试验平台 157
10.1 引言 157
10.2 示范工程 157
10.3 高级计量 157
10.4 含可再生能源的微网 158
10.5 电力系统的机组组合问题 159
10.6 用于配网自动化最优网络重构的自适应动态规划 163
10.7 可再生能源接入的案例研究 167
10.7.1 智能电网行动描述 167
10.7.2 智能电网应用的实施方法 168
10.8 试验平台和评测系统 168
10.9 智能输电的挑战 169
10.10 智能输电的益处 169
10.11 小结 169
参考文献 170
第11章 后记 171
附录 缩略语表 173