电力远程集中抄表系统建设与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:172

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出版时间:2009-12

价格:45.00元

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isbn号码:9787508398648

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• 电力系统
• 智能抄表
• 电力系统
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• 智能电网
• 物联网
• 数据通信
• 自动化
• 电力信息化
• 抄表技术
• 应用案例

城市脉搏的智慧之眼——智能电网调度与控制系统建设与应用 本书深入剖析了构建现代化智能电网调度与控制系统的核心技术、关键环节以及实际应用，旨在为电力行业从业者、技术研究人员以及相关领域决策者提供一份详实而全面的参考。我们不再仅仅是“抄表”，而是要成为城市的“智慧之眼”，洞察电力运行的每一个细微之处，实现全局的优化与精准调控。 第一部分：智能电网调度与控制系统的基石——理论与架构 本部分将从宏观层面，勾勒出智能电网调度与控制系统的理论基础与整体架构。 现代电力系统运行的挑战与机遇： 随着新能源的接入、电动汽车的普及以及分布式能源的兴起，传统电力系统的运行面临前所未有的复杂性。如何在高比例波动性电源并网的情况下，保证电网的稳定、可靠与经济运行，成为亟待解决的难题。本书将详细分析这些挑战，并阐述智能电网调度与控制系统如何抓住机遇，实现电力系统的智能化升级。 智能电网调度与控制系统的核心理念： 我们将深入探讨“泛在电力物联网”、“信息物理融合系统”等关键理念，阐释其在调度与控制系统中的具体体现。系统如何实现对电力设备状态的实时感知？如何通过先进的通信网络进行数据的高效传输？如何运用强大的计算能力进行海量数据的分析与决策？这些都将是本部分的重点。 分层解耦的系统架构设计： 智能电网调度与控制系统并非单一的整体，而是由多个相互协作的子系统构成。本书将重点介绍其典型分层架构，包括： 数据采集与感知层： 涵盖智能终端（如智能电表、传感器）、通信网络（如光纤、5G、NB-IoT）以及数据接入平台。我们将详细讨论各种传感器的类型、部署原则、数据采集频率与精度要求。 通信传输层： 重点分析构建安全、可靠、高效的电力通信网络体系的挑战与解决方案，包括网络拓扑设计、带宽管理、协议选择以及网络安全防护策略。 数据处理与分析层： 介绍大数据技术、云计算、边缘计算等在电力数据处理中的应用。包括数据清洗、存储、挖掘、建模以及机器学习算法在预测、分析中的应用。 决策支持与控制层： 核心是调度自动化系统（SAS）、能量管理系统（EMS）、配电自动化系统（DAS）等。我们将详细阐述这些系统的功能、工作原理以及相互之间的协同机制。 执行与反馈层： 涉及变电站自动化、线路开关控制、发电机组调度指令下达等。重点在于指令的精确执行与状态的实时反馈。 面向未来的模块化与开放式设计： 系统的可扩展性与可维护性是其长期稳定运行的关键。本书将强调采用模块化设计原则，使各个子系统能够独立升级与替换，并倡导开放式接口与标准，便于与其他电力系统或第三方应用进行集成。 第二部分：智能电网调度与控制系统的核心技术 本部分将聚焦实现系统智能化、自动化、精细化运行所依赖的关键技术。 海量数据的高效采集与融合： 泛在感知网络构建： 详细介绍各类智能终端在电网各环节的部署策略，包括其通信能力、功耗、安全特性等。 多源异构数据融合技术： 探讨如何整合来自不同设备、不同协议、不同格式的数据，形成统一、高质量的数据集。包括时间序列数据处理、空间数据关联、数据质量评估与纠偏等。 实时通信与网络安全保障： 电力通信网络技术演进： 分析传统通信技术（如MSTP）的局限性，重点介绍5G、NB-IoT等新技术在电力通信中的应用场景与优势，包括低时延、高可靠性、广覆盖等。 网络安全防护体系建设： 详细阐述针对电力通信网络面临的网络攻击类型，如DDoS攻击、APT攻击、信息窃取等，并提供相应的防御策略、入侵检测、安全审计等技术方案。 大数据分析与智能决策： 数据挖掘与模式识别： 介绍常用的数据挖掘算法（如聚类、分类、关联规则）在电力负荷预测、故障诊断、设备状态评估等方面的应用。 机器学习与深度学习在电力预测中的应用： 重点阐述长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在负荷预测、新能源发电量预测、故障预警等方面的优势与实际案例。 实时数据分析与在线决策： 探讨如何构建能够对实时数据进行秒级甚至毫秒级分析并做出决策的平台，以应对突发事件与动态变化。 先进的控制算法与优化技术： 鲁棒控制与自适应控制： 针对电力系统复杂多变的运行环境，介绍如何设计能够抵御扰动、快速响应变化的控制策略。 群体智能与优化算法： 如遗传算法、粒子群优化等，在发电机组经济调度、无功功率优化、潮流控制等方面的应用。 模型预测控制（MPC）： 重点阐述MPC在提高系统经济性、可靠性及应对新能源波动性方面的应用潜力。 仿真与测试技术： 数字孪生技术在调度与控制中的应用： 构建高度逼真的电网数字孪生模型，用于系统仿真、策略验证、应急演练，显著降低实际试错成本。 硬件在环（HIL）仿真： 介绍如何通过HIL仿真平台，在真实硬件环境中对控制算法进行充分的测试与验证。 第三部分：智能电网调度与控制系统的实际应用 本部分将结合实际案例，展示智能电网调度与控制系统在不同场景下的落地应用。 电网运行的智能化调度： 精细化负荷预测： 结合气象数据、历史用电数据、社会活动等多种因素，实现区域性、用户群甚至单户的精准负荷预测，为发电计划制定提供依据。 新能源发电预测与消纳： 针对风电、光伏等波动性电源，开发高精度的发电量预测模型，并结合智能调度策略，最大化新能源的消纳率，降低弃风弃光现象。 电网潮流实时优化与控制： 通过实时监控电网潮流，动态调整发电机组出力、开关操作等，避免线路过载，降低线路损耗，提升电网运行效率。 应急响应与故障隔离： 在发生电网故障时，系统能够快速定位故障点，自动切除故障线路，并采取相应措施，最大限度地减少停电范围和用户影响。 配电网的自动化与智能化升级： 配电自动化系统（DAS）的应用： 实现对配电网的故障检测、定位、隔离与恢复，提高供电可靠性。 分布式电源接入与管理： 有效管理接入配电网的分布式电源（如屋顶光伏、小型风电），实现就地消纳，平抑电网波动。 电动汽车充电网络的协同管理： 结合用户充电需求与电网负荷情况，实现对电动汽车充电的智能调度，避免对电网造成过大冲击。 电网安全稳定运行的保障： 状态估计与实时监视： 对电网的电压、电流、功率等关键参数进行实时估计与监控，及时发现异常运行状态。 动态安全稳定分析（DSA）： 实时分析电网在扰动下的动态稳定性，预测潜在的系统崩溃风险，并提前采取应对措施。 设备状态监测与预测性维护： 通过对设备运行数据的分析，预测设备的潜在故障，实现设备的预防性维护，降低设备故障率，提高设备利用率。 电网运行经济性与效率的提升： 发电计划优化： 综合考虑燃料成本、环保要求、电网负荷等因素，制定最优的发电计划，降低发电成本。 无功功率优化与电压稳定： 通过精细化控制无功功率的注入与吸收，稳定电网电压，降低线路损耗。 需求侧管理（DSM）的智能联动： 结合智能电表与用户互动，引导用户在用电高峰时段减少用电，实现削峰填谷，提升电网运行效率。 与新能源、储能等新型电力系统的融合： 高比例新能源接入下的调度策略： 重点研究如何在高比例新能源渗透率下，实现电网的稳定运行，包括虚拟同步发电机（VSG）、能量管理系统（EMS）等技术应用。 储能系统的智能协同调度： 将储能系统作为电网的“调节器”，参与调峰、调频、调压等辅助服务，提高电网的灵活性与稳定性。 微电网的运行与控制： 探讨微电网的独立运行与并网运行策略，实现能源的优化配置与就地平衡。 第四部分：发展趋势与未来展望 本部分将对智能电网调度与控制系统的未来发展方向进行探讨。 人工智能在电网调度中的深度融合： AI将不仅仅是辅助决策工具，而是成为自主运行的核心驱动力，实现更高级别的智能化与自主化。 区块链技术在电网数据可信与交易中的应用： 探索区块链技术在电能量交易、电力数据共享、身份认证等方面的潜力，构建更安全、透明的电力市场。 边缘计算赋能实时决策： 将计算能力下沉到更靠近数据源的边缘节点，实现更快的响应速度与更高效的数据处理。 人机协作与增强现实（AR）技术的应用： 探索如何通过AR技术，为现场运维人员提供更直观、更高效的操作指引，提升工作效率与安全性。 开放的电力生态系统建设： 鼓励跨行业合作，构建开放的电力数据平台与应用生态，吸引更多创新技术与商业模式的涌现。 本书力求通过理论的深度挖掘、技术的细致解析、应用的生动展现，为读者构建一个全面、系统的智能电网调度与控制知识体系，共同迈向更安全、更可靠、更清洁、更高效的未来电力系统。

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