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編輯推薦： 在以“互联网 智慧能源”为能源发展战略，“碳中和”为能源发展目标的背景下，越来越多的分布式电源、充电桩在低压配电网（LVDN）中接入，间歇性电压越限和三相不平衡将成为其安全运行的主要挑战之一，而LVDN电压管理的支撑基础是拓扑智能识别。因此，LVDN拓扑智能识别和电能质量管理成为电网行业促进分布式电源、储能、电动汽车并网以及打造高质量现代供电服务体系的关键技术需求。本书围绕LVDN的“变-相-线-户”拓扑关系拓扑结构识别理论方法与工程应用展开介绍。 本书共分为十个10章节，除第1章首章绪论外，内容划分上可归为三部分——低压拓扑识别、低压拓扑信息拓展应用、低压配电系统技术展望。全书体系完善、内容丰富，、语言平实，、既有理论方法知识，又有工程实践案例，能够帮助读者更加系统地认识低压配电网拓扑智能识别和电压管理优化。本书可作为高等院校电气工程相关专业师生的参考用书籍，亦可供电力行业相关研究人员、技术人员阅读。 內容簡介： 在以“互联网 智慧能源”为能源发展战略、“碳中和”为能源发展目标的背景下，越来越多的分布式电源、充电桩在低压配电网( LVDN)中接入，间歇性电压越限和三相不平衡将成为其安全运行的主要挑战之一，而LVDN电压管理的支撑基础是拓扑智能识别。因此，LVDN拓扑智能识别和电能质量管理成为电网行业促进分布式电源、储能、电动汽车并网以及打造高质量现代供电服务体系的关键技术需求。 關於作者： 周来，女，博士，分别于2016年和2021年获得华南理工大学电力学院学士、博士学位。现为广州番禺职业技术学院专任教师，SCI期刊《International Journal of Electrical Power & Energy Systems》审稿人。研究方向包括低压配电网大数据应用与分析、综合能源系统优化控制，已发表SCI检索论文5篇，EI检索论文10篇，申报发明专利12项，公开10项，授权1项，作为主要成员参与“低压配电网拓扑智能辨识的模型及其灰数据影响机理研究”等2项国家自然科学基金的研究与开发，主持校级科研、教改项目各1项。 目錄：  第1章绪论 1.1低压配电网概述 1.1.1LVDN的基本内涵 1.1.2LVDN数据采集现状 1.2LVDN拓扑识别方法的研究进展 1.2.1信号设备注入法 1.2.2数据分析法 1.2.3其他方法 1.3LVDN电压幅值和三相不平衡管理技术研究进展 1.4本章小结 1.5参考文献 第2章基于知识驱动的变户关系识别 2.1LVDN变户关系识别问题概述 2.2量测数据时空特性推导与LVDN变户关系先验知识分析 2.2.1量测数据时空特性推导 2.2.2LVDN变户关系先验知识分析 2.3知识驱动的LVDN变户关系识别模型 2.3.1数据标准化和主要特征提取 2.3.2基于先验知识的变户关系识别模型 2.4算例分析 2.4.1算例参数描述 2.4.2方法识别过程 2.4.3算法性能分析 2.4.4与现有方法的对比分析 2.4.5阈值系数灵敏性分析 2.5本章小结 2.6参考文献 第3章考虑空房用户自适应聚类的相-线-户关系识别 3.1LVDN空房问题描述 3.2应对空房用户的用户自适应聚类模型 3.2.1用户间的关联特性推导 3.2.2关联空房用户的自适应聚类模型 3.2.3用户聚类结果修正策略 3.3基于二次规划和概率分布的相-线-户关系识别建模 3.3.1基于节点电流定律的相-线-户关系识别二次规划模型 3.3.2提升算法鲁棒性的蒙特卡罗概率分布模型 3.4算例分析 3.4.1算例参数描述 3.4.2方法识别过程 3.4.3与现有方法的对比分析 3.4.4阈值系数灵敏性分析 3.5本章小结 3.6参考文献 第4章面向新能源并网的低压用户链路识别 4.1低压用户链路识别问题描述 4.1.1图信号处理相关理论概述 4.1.2用户链路识别的基本模型 4.2基于GSP的图结构优化识别模型 4.2.1图信号的平滑性 4.2.2节点电流定律 4.2.3图结构的稀疏性 4.2.4优化模型 4.3用户链路识别算法 4.3.1基于GSP优化模型的相户识别 4.3.2用户链路关系初步识别 4.3.3用户链路关系修正 4.4算例验证 4.4.1算例参数描述 4.4.2方法识别过程 4.4.3算法性能分析 4.4.4与现有方法的对比分析 4.5本章小结 4.6参考文献 第5章考虑数据不完整性的相户识别多维校正 5.1数据不确定性问题描述 5.1.1LVDN中数据不确定性问题描述 5.1.2混合整数规划模型不可行论证 5.2基于时序曲线相关性的多维校正模型刻画 5.2.1用户与低压母线关联特性推导 5.2.2用户间的关联特性推导 5.2.3应用于相户识别的多维校正模型描述 5.3基于多维校正的相户识别改进方法 5.3.1基于多维校正的相户识别改进方法概述 5.3.2基于用户相关性的用户聚类模型 5.3.3基于用户和低压母线相关性的相户初始识别模型 5.3.4基于用户相关性的识别结果校正模型 5.4算例分析 5.4.1算例参数描述 5.4.2方法识别过程 5.4.3不同场景下的方法性能分析 5.4.4本章所提方法与现有方法的对比分析 5.4.5阈值系数灵敏性分析 5.4.6试点应用 5.5本章小结 5.6参考文献 第6章基于量测数据质量的拓扑识别结果准确率评估 6.1量测数据质量对拓扑识别准确率的影响机理分析 6.2量测数据质量评价指标体系 6.2.1量测数据质量评价指标 6.2.2指标归一化 6.2.3指标灵敏性分析 6.2.4AMI数据质量综合评分模型 6.2.5拓扑识别结果准确率评估模型 6.3算例仿真分析 6.3.1网架模型与基础数据 6.3.2拓扑识别结果准确率评估模型 6.3.3有效性和实用性检验 6.4本章小结 6.5参考文献 第7章含源LVDN建模与分析 7.1含源LVDN“源-储-荷”建模 7.1.1典型低压配电网结构 7.1.2“源-储-荷”特性建模 7.2含源LVDN三相四线潮流模型与算法 7.2.1含源LVDN三相四线潮流模型 7.2.2基于注入电流的N-R三相四线潮流算法 7.3分布式光伏接入对LVDN的影响分析 7.3.1LVDN基态模型 7.3.2分布式光伏接入对LVDN电压的影响 7.3.3分布式光伏接入对LVDN网损的影响 7.3.4分布式光伏接入对LVDN三相不平衡的影响 7.4本章小结 7.5参考文献 第8章考虑光伏选相并网的LVDN三相不平衡度优化 8.1光伏调节控制能力及选相并网原理 8.1.1光伏特性及其无功调节能力 8.1.2光伏选相并网系统 8.2含光储控制的LVDN优化调度模型 8.2.1目标函数 8.2.2约束条件 8.2.3区间约束确定化及逻辑变量连续化 8.3算例分析 8.3.1基础数据 8.3.2动态选相并网对电能质量改善情况分析 8.3.3储能配置对优化结果的影响 8.3.4光伏不确定性处理对优化结果的影响 8.3.5模型连续化处理效果分析 8.4本章小结 8.5参考文献 第9章基于温控设备多目标含源LVDN电压管理优化 9.1温控设备响应模型与优越性分析 9.1.1温控设备响应模型 9.1.2应用温控设备的优越性分析 9.2LVDN电压幅值和三相不平衡管理的多目标优化模型 9.2.1目标函数 9.2.2约束条件 9.2.3模型求解 9.3算例分析 9.3.1算例参数 9.3.2优化方案验证与对比分析 9.3.3不同目标函数对优化结果的影响分析 9.3.4光伏渗透率对优化结果的影响分析 9.3.5用户舒适温度范围对优化结果的影响分析 9.4本章小结 9.5参考文献 第10章“双碳”目标驱动的新型低压配电系统技术展望 10.1低压配电系统新元素与形态变化 10.2新型低压配电系统关键问题与技术 10.2.1新型低压配电系统关键问题 10.2.2新型低压配电系统关键技术 10.3NLDS技术发展展望 10.3.1数字孪生技术展望 10.3.2低压直流配电技术展望 10.3.3云边协同技术展望 10.3.4信息安全防护技术展望 10.4本章小结 10.5参考文献 內容試閱： 人类活动离不开能源消耗，伴随着人口的增长和经济的高速发展，全球能耗需求近年来持续增加。大量使用化石燃料存在资源枯竭和气候危机两大弊端，违背了绿色、环保、可持续发展的目标。为了应对该问题，全球多个国家制定了“碳中和”的发展目标。我国于2020年9月22日在联合国大会上提出，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现“碳中和”。构建以新能源为主体的新型电力系统是实现“双碳”目标的重要途径，然而巨量的新能源并网将给电力系统带来强不确定性和弱惯性。其中，低压配电网(LVDN)作为分布式电源的接入点，受到的影响尤为显著。 长期以来，由于技术与管理的滞后，LVDN一直存在终端设备数量多、种类繁杂、智能化水平低、标准不统一、网络走线不规范等问题，导致台区运维、设备调控、用户体验与资产管理等方面仍较为落后。当前LVDN自动化和智能化水平落后，不能满足LVDN发展需求，明确的网络拓扑结构是支撑LVDN智能化建设的重要前提。 低压拓扑识别的关键任务是梳理出配电变压器、相序和低压线路与用户之间的连接关系，具体分为变户关系、相户关系以及线户关系。其准确性从根本上决定了电力系统状态估计、运行控制、优化规划、智能用电、双向互动等工作的有效性。传统依靠人力进行拓扑关系梳理的方法极为低效且无法自动更新。作为“互联网 智慧能源”数据传感中的重要一环，智能电表与低压集抄技术近年来在LVDN中已逐步实现全覆盖。电网公司可远程获取用户的用电数据和电网运行数据，通过数据挖掘可实现包括LVDN拓扑识别在内的各项高级应用。而且由于其具备改造量小、投入产出比大等优点，数据分析法已成为解决LVDN拓扑识别问题的重要技术方向。 此外，农村、城镇以及城市中的城中村区域普遍存在低压用户接线混乱的情况，并且LVDN中存在大量单相负荷，空间上这些用户在A、B、C三相上分布不均衡，时间上用户用电存在差异性，导致LVDN中广泛存在三相负荷不平衡。农村地区还大量存在供电线径小、线路长和线路老化问题，再加上随着经济的发展，人民生活水平提高，用户用电设备增加，LVDN中仍然存在低电压问题。因此，三相电压不平衡和幅值越限(VMULV)已成为低压配电网的电压突出问题。与此同时，分布式光伏和电动汽车等新型设备并网渗透率增加，扩大了用户用电行为的复杂性和不一致性。如果不对这些新型设备进行管理，可能进一步加剧LVDN中的VMULV问题。 总体而言，目前LVDN拓扑识别和电能质量管理研究中存在以下关键理论和技术问题亟待解决：①受物理连接拓扑的时不变性约束，时变的低压量测数据中暗含网络节点空间分布特性，如何挖掘用户用电数据中蕴藏的用户关联规律，构建LVDN“变相线户”全拓扑识别模型； ②受物理规律以及投资成本约束，在LVDN数字化发展过程中，数据不充分性问题不可避免地长期存在，如何应对用电数据分辨率和质量问题对识别效果的影响； ③随着泛在电力物联网向LVDN延伸，低压用户逐渐具备与电网互动、参与电网调度运行的潜力，如何充分调用居民需求侧资源，参与电网协同优化运行。 本书聚焦LVDN“变-相-线-户”拓扑识别以及低压拓扑信息基础上的应用——LVDN电压管理方法两个主体。通过对智能电表和少数终端的量测数据进行挖掘与分析，提出了不依赖于人工的低压拓扑智能识别和VMULV管理的模型和方法，为提高LVDN精细管理水平、推动更多智能化技术在实际工程的应用提供理论支撑。全书共分10章： 第1章为绪论。第2~6章主要介绍了理想数据场景、考虑空房用户、分布式电源接入、数据不完整等多种场景下的低压拓扑识别方法以及识别结果准确率评价方法。第7章介绍了基于低压拓扑信息的含源LVDN建模方法并分析了分布式电源并网的影响。针对分布式电源并网的影响，第8章和第9章在含源LVDN潮流模型的基础上，提出了光伏选相并网控制和用户温控设备需求侧响应两种电压优化管理方案。第10章介绍了“双碳”目标驱动的新型低压配电系统技术展望。 本书第1章和第10章主要由张勇军执笔，第2章、第3章、第5章、第9章主要由周来执笔，第4章、第6章、第8章主要由林国营执笔，第7章主要由邓文扬执笔。此外，李坤、陈家超、李钦豪、钟康骅、羿应棋、刘斯亮、黄向敏、林楷东、邓凯等也参与了部分章节的编写和修改。在本书的撰写过程中，还得到了李立浧院士、蔡泽祥教授、管霖教授、余涛教授、韩永霞教授、陈皓勇教授、唐捷博士等的指导。全书由张勇军统稿并由周来、林国营校对。 本书的撰写得到了广州番禺职业技术学院、华南理工大学、南方电网电力科技股份有限公司、广州市奔流电力科技有限公司等单位的大力支持，研究成果得到了国家自然科学基金项目(低压配电网拓扑智能辨识的模型及其灰数据影响机理研究，项目号： 52177085)的资助，在此深表谢意。由于编写时间紧凑及作者水平有限，书中疏漏及谬误之处在所难免，还望读者不吝赐教。 作者 2023.6

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