具体描述
Power system risk assessment is becoming an important and mandatory task in planning, operation, maintenance, and asset management of utilities, particularly under the deregulation environment. This book will provide readers with the tools to solve practical problems using appropriate risk assessment techniques. Both analytical and Monte Carlo evaluation methods are discussed with an emphasis on applied techniques and actual considerations in generation, transmission, substation, and distribution systems.
现代城市规划与可持续发展：面向复杂系统的优化策略 图书简介 本书聚焦于快速城市化背景下，现代城市规划所面临的复杂性、多目标冲突以及实现可持续发展的迫切需求。不同于传统的、侧重于基础设施或单一功能分区的规划方法，本书构建了一个跨学科的分析框架，旨在为城市管理者、规划师、政策制定者以及基础设施工程师提供一套系统化、前瞻性的决策工具和方法论。 第一部分：城市复杂系统的理论基础与建模 本部分首先深入探讨了现代城市作为一个典型的复杂适应性系统（CAS）的内在结构与动态特性。我们不再将城市视为静态的物理空间，而是强调其由人流、物流、信息流以及生态流构成的动态网络。 第1章：城市系统的涌现性与非线性特征： 阐述了城市现象（如交通拥堵、房价波动、社区演化）的不可预测性和自组织特性。引入了基于代理人（Agent-Based Modeling, ABM）的建模方法，用以模拟个体行为如何驱动宏观的城市形态变化。重点分析了“临界点”现象在城市扩张与衰退中的作用。 第2章：多尺度耦合与交互作用分析： 剖析了不同尺度的规划决策之间的耦合关系，例如，宏观的区域经济政策如何影响微观的邻里尺度设计，反之亦然。建立了多尺度网络分析模型，用以识别系统中的关键节点和薄弱环节。探讨了在气候变化、人口老龄化等外部冲击下，城市系统韧性的多尺度表现。 第3章：数据驱动的城市状态感知： 详细介绍了现代城市感知技术（如物联网、遥感、移动通信大数据）如何为规划决策提供实时、高精度的“数字孪生”基础。重点讨论了数据融合的挑战、隐私保护机制，以及如何从海量异构数据中提取具有规划意义的“慢变量”和长期趋势。 第二部分：可持续性目标的量化与多目标优化 实现可持续发展需要平衡环境承载力、社会公平与经济活力这三大支柱。本部分着重于将这些抽象目标转化为可量化、可优化的指标体系，并解决优化过程中的冲突。 第4章：生态足迹与城市韧性指标体系构建： 提出了一个超越传统环境影响评估（EIA）的综合性韧性评估框架。该框架不仅考虑了生态系统的健康状况，还纳入了社会凝聚力、基础设施冗余度以及快速恢复能力。通过案例分析，展示了如何利用生命周期评估（LCA）来优化建材选择与废弃物管理。 第5章：社会公平与空间正义的量化模型： 探讨了收入隔离、教育资源分配不均等社会问题在地理空间上的体现。引入了基于地理信息系统（GIS）的空间计量模型，如洛伦兹曲线的空间扩展应用，用以识别“环境不公”的热点区域，并提出通过公共服务设施的重新配置来提升空间公平性的优化算法。 第6章：多目标规划的帕累托前沿探索： 针对规划中普遍存在的“环境友好”与“经济增长”之间的权衡，系统介绍了多目标进化算法（MOEA）在规划选址与用地分配中的应用。通过构建一个包含碳排放、土地利用效率、通勤时间等多个约束条件的优化模型，展示了如何为决策者提供一组非劣解集，以支持透明化的权衡过程。 第三部分：面向未来的规划策略与实施路径 本部分将理论模型转化为可操作的规划工具和政策干预措施，特别关注应对不确定性、促进创新和提升城市宜居性的前沿策略。 第7章：城市基础设施的网络化韧性增强： 深入分析了能源、水务和交通网络在遭受极端事件（如极端天气、网络攻击）时的脆弱性。提出了“冗余设计”与“快速重构”相结合的策略。详细阐述了智能电网（Smart Grid）与区域能源独立系统的规划集成，强调了分布式能源与微电网在提升城市层级韧性中的关键作用。 第8章：基于需求响应的动态交通管理： 突破了传统静态路网规划的限制，引入了实时需求预测与动态定价机制。探讨了自动驾驶技术（AVs）与共享出行服务（MaaS）对城市空间需求的影响。提出了一个结合交通信号优化与出行激励的混合整数规划模型，旨在最小化拥堵成本与碳排放。 第9章：弹性规划与应对不确定性的规划哲学： 总结了如何将“情景规划”（Scenario Planning）融入到长期总体规划中。强调规划应是持续的学习和适应过程，而非一次性的蓝图。提出了“预留适应空间”的概念，即在规划初期就应有意地保留一定的土地和资源弹性，以应对未来技术突破或社会结构变化的冲击。 第10章：治理创新与公私伙伴关系（PPP）的优化： 探讨了在新技术快速迭代的背景下，传统自上而下的规划治理模式面临的挑战。提出了基于“开放式创新”的规划协作平台，以及如何利用金融工具（如绿色债券、影响力投资）来引导私营部门参与到可持续基础设施的建设和维护中，确保规划目标的长期财务可行性。 结论：迈向自适应、可持续的城市未来 本书的结论部分总结了将复杂系统理论、量化优化方法与前沿技术相结合，如何为构建一个既具备高效率又富有韧性的未来城市提供坚实的科学基础和实践指导。它呼吁规划领域从描述性思维转向预测性、规范性思维，以应对21世纪城市化进程中的根本性挑战。 本书特点： 跨学科深度融合： 整合了系统科学、运筹学、环境工程学和空间分析学的核心概念。 方法论的实用性： 提供了大量可应用于实际规划案例的建模流程与算法说明。 面向未来导向： 重点关注气候变化、数字化转型和韧性建设等当前规划领域最紧迫的问题。
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