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| 內容簡介： |
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本书旨在帮助读者开发他们在电力系统建模、仿真和优化方面的技巧。本书精心平衡了它在理论与实践两方面的内容，介绍了预测与调度计划方面最新的前沿发展。本书把重点放在理解与解决发电系统管理方面的关键问题。本书首先概述了发电系统现实存在的问题。因为应对不确定性和风险的能力对发电公司非常关键，所以本书第2部分考查了自调度、负荷预测、短期电价预测和风电功率预测的最新方法及模型。本书第3部分用案例研究方法考察如何能实现可用能源的最佳利用。这一部分的各章讨论发电公司基于价格进行的调度、水力发电商的优化调度、水火电协调、对风电机组的优化组合，以及多联产系统的优化。本书以满足研究生需求的教学方式撰写，还把论述内容扩展到对工程技术研究人员大有裨益的研究成果方面。本书还介绍了越来越重要的电力系统运行与规划领域的最新技术。
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| 目錄：
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前言
第1章 发电系统概述
1.1引
1.2发电技术
1.2.1发电是电力系统的心脏和大脑
1.2.2火力发电
1.2.3水力发电
1.2.4风力发电
1.2.5其他不可调度发电
1.2.6储能技术
1.3电力系统发电运行
1.3.1发电控制
1.3.2调度计划
1.3.3备用要求
1.3.4机组优化组合
1.3.5经济调度
1.3.6水火电协
1.3.7不可调度发电的调度计划
1.3.8市场条件下的调度计划
1.4未来发电的挑战
参考文献
第2章 不确定性和发电调度风险
2.1引言
2.2发电自调度计划
2.2.1试验系统模型
2.3风险测度
2.3.1风险值
2.3.2条件风险
2.4数据的不确定性
2.4.1VaR的数据不确定性
2.4.2CVaR的数据不确定性
2.5VaR表述
2.5.1基于VaR的名义稳健调度计划
2.5.2基于VaR的最差工况稳健调度计划
2.5.3基于VaR的稳健调度计划案例
2.6CVaR表述
2.6.1基于CVaR的名义稳健调度计划
2.6.2基于CVaR的最差工况稳健调度计划
2.6.3基于CVaR的稳健调度计划案例
2.7小结
附录A2.1
附录A2.2
参考文献
第3章 短期负荷预测
3.1引言
3.2数据预处理
3.2.1标准化和差分
3.2.2小波滤波
3.3输入预选
3.4ANN输入精选
3.4.1正则化方法
3.4.2MLP贝叶斯训练
3.4.3贝叶斯训练的输入选择
3.4.4结果示例
3.5贝叶斯训练的MLP结构确认
3.6预测间隔估计
3.6.1再采样法
3.6.2结果示例
3.7小结
致谢
附录A3.
参考文献
第4章 短期电价预测
4.1引言
4.2电价预测方法概述
4.2.1电价预测方法分类
4.2.2基于人工智能的电价预测方法的结构和组成
4.3电价预测输入数据准备
4.3.1备选输入集合的形成
4.3.2单段特征选择技术
4.3.3两段特征选择技术
4.4电价预测引擎
4.4.1非混合电价预测引擎
4.4.2混合电价预测引擎
4.5可调参数的微调
4.5.1交叉验证技术
4.5.2搜索过程
4.6电价尖峰预测
4.6.1什么是电价尖峰？
4.6.2电价尖峰事件预测
4.6.3电价尖峰值的预测
4.7小结
参考文献
第5章 短期风电功率预测
5.1引言
5.1.1时间尺度
5.1.2风电功率预测方法
5.1.3典型结果
5.2时间序列模型
5.3风电功率预测的气象模型
5.4短期功率预测模型
5.5不确定性、爬坡与变化性
5.5.1概率预测
5.5.2爬坡预测
5.5.3变化性预测
5.6根据风电功率预测进行决策和它的价值
5.7小结
致谢
参考文献
第6章 独立发电公司基于价格的调度计划
6.1引言
6.2点价格建模
6.2.1电价的不确定性
6.2.2电价的统计分布
6.3发电特性
6.3.1传统发电成本特性
6.3.2可再生能源发电特性
6.4基于价格（利润）的机组优化组合
6.4.1PBUC问题表述
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