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《无线通信跨层设计：从原理到应用》针对无线通信跨层设计这一研究热点，全面系统地介绍了无线网络中跨层设计的原理及应用，是一本关于无线通信网络最新理论与技术的专业书。《无线通信跨层设计：从原理到应用》以全新的视野，全面介绍了无线通信中主流的跨层设计方法，让读者在最短的时间内能够跟踪并掌握无线跨层设计这一新技术。
《无线通信跨层设计：从原理到应用》可供通信与信息系统、电子与信息系统、计算机网络等研究人员、相关专业教师、研究生以及高年级本科生参考使用。
《智能电网的优化调度与控制》 ——面向能源互联网的系统化实践指南 在当前全球能源结构深刻转型、可再生能源大规模接入的背景下，传统电力系统的脆弱性和低效率问题日益凸显。《智能电网的优化调度与控制》正是在这一时代背景下应运而生的一部面向工程实践与前沿理论的深度专著。本书并非聚焦于信息传输或通信协议的构建，而是将视角完全置于电力系统的核心——能量流的优化、系统的稳定性维护以及复杂调度决策的智能化。 本书旨在为电力系统工程师、电网规划人员、能源管理专家以及从事相关领域研究的高校师生，提供一套全面、深入且可操作的理论框架与技术方法论，以应对智能电网（Smart Grid）建设中最为关键的优化与控制挑战。 --- 第一部分：智能电网的系统基础与挑战重塑 本部分首先为读者构建起现代智能电网的宏观认知框架，区别于传统电网的单向、集中式结构，强调了双向潮流、多尺度互联以及海量异构数据流的复杂性。 第一章：智能电网的架构演进与核心要素 本章详细剖析了智能电网从感知层到决策层所需的关键技术栈，重点阐述了先进计量基础设施（AMI）、配电自动化系统（DAS）以及区域能源管理系统（REMS）的集成逻辑。不同于侧重数据传输的视角，本章侧重于数据在决策链条中的作用和价值转化。探讨了信息流与能量流在系统中的耦合机制，特别分析了数据延迟和准确性对实时调度的影响。 第二章：可再生能源接入带来的不确定性建模 风能和太阳能等随机性电源的大规模并网，是当前电力系统面临的最大挑战之一。本章系统梳理了处理不确定性的数学工具，包括概率论、随机过程、区间分析等。重点介绍如何构建高精度的风速预测模型、光照模型以及负荷需求场景生成方法，为后续的优化调度提供可靠的输入基础。本书严格限定在如何用这些不确定性输入来指导最优的发电计划和备用容量配置，而非通信网络的可靠性设计。 第三章：电网安全稳定性的多域分析 系统的物理安全与运行稳定是智能电网的生命线。本章深入研究了电压稳定、频率稳定以及暂态稳定性的分析方法。对比了经典的同步发电机模型与基于功率电子变流器的并网设备（如STATCOM、HVDC）的动态特性。内容集中于系统阻尼优化、功角稳定裕度评估以及小扰动下的线性化分析，为控制器的设计奠定理论基础。 --- 第二部分：多尺度下的优化调度理论与算法 这是本书的核心技术部分，聚焦于如何在不同时间尺度和空间尺度上实现电力的经济、安全和环境效益的最大化。 第四章：长期规划与设施选址的鲁棒优化 在宏观规划层面，本章探讨了电源点、储能设施和柔性直流输电（HVDC）的长期选址与容量配置问题。引入了多阶段随机规划（MPSP）和鲁棒优化（RO）方法，以应对未来几十年内燃料价格波动、碳排放政策变化和负荷增长的不确定性。详细推导了如何将高维不确定性转化为对决策变量的约束条件，确保投资决策的长期有效性。 第五章：日前（Day-Ahead）和实时（Real-Time）的机组组合与经济调度 本章专注于经典的经济调度问题在智能电网环境下的扩展。详细解析了如何利用混合整数线性规划（MILP）和内点法求解包含启停成本、爬坡速率约束的机组组合问题（Unit Commitment, UC）。随后，针对实时运行中发生的突发事件（如线路跳闸、机组故障），引入快速修正优化算法，实现对系统频率和潮流的快速调整，确保系统在极短时间内恢复平衡。 第六章：分布式能源与储能的协同优化调度 随着分布式电源（DER）和大规模储能（ESS）的普及，调度中心需要管理更多的决策节点。本章着重研究分层优化（Hierarchical Optimization）结构。顶层制定能源市场出清和区域平衡计划，底层则通过基于模型的预测控制（MPC）对分布式储能和柔性负荷进行短期充放电管理，以最小化高峰负荷需求和电网损耗。 第七章：面向电能质量的无功优化与潮流控制 系统无功平衡直接影响电压质量和输电效率。本章侧重于利用智能无功补偿设备（如SVC、STATCOM）和分布式电源的可控无功能力，实现全网范围内的电压稳定和无功优化。阐述了如何通过潮流控制（如相控阵变流器控制）在保持有功传输的前提下，优化电压剖面，减少线路损耗。 --- 第三部分：先进控制策略与系统集成实践 本部分将理论优化成果转化为具体的控制实现，关注于如何通过智能算法实现对物理设备的精确和快速响应。 第八章：基于人工智能的先进控制方法 本章探索了机器学习在电力系统控制中的应用，但视角完全聚焦于控制器的设计和性能提升，而非数据本身的处理。详细介绍如何使用强化学习（RL）训练智能体来应对高维、非线性的系统扰动，例如，设计RL智能体来动态调整P/Q控制参数，以应对特定风场下的振荡模式。同时，探讨了深度神经网络（DNN）在快速识别系统故障模式和预测短期动态行为中的应用。 第九章：区域微电网的孤岛运行与并网控制 微电网作为智能电网的基本单元，其自主运行和安全并网能力至关重要。本章深入研究了微电网内部的下垂控制（Droop Control）机制，以实现多个分布式电源的功率均分和频率电压的稳定。重点分析了在与大电网断开（孤岛模式）和重新连接（并网模式）过程中的无缝切换策略和同步控制算法，确保功率和相位角的平滑过渡。 第十章：电网运行的韧性与自愈合（Self-Healing） 面对自然灾害或恶意攻击，系统的快速恢复能力（韧性）是关键指标。本章构建了故障定位、隔离与重构的决策流程。利用图论算法快速识别故障区域，并通过优化算法（如最小割/最大流）确定最优的备用路径和负荷重分配方案，实现电网的自动自愈合，最小化停电时间和影响范围。 --- 总结与展望 《智能电网的优化调度与控制》通过严谨的数学建模、前沿的优化算法和可靠的控制理论，为构建高效、安全、绿色的现代电力系统提供了坚实的理论基石和实践指导。本书内容紧密围绕电能流的平衡、经济性、安全性和对不确定性的鲁棒性展开，是电力系统高级研究和工程设计人员不可或缺的参考书。它提供的核心价值在于如何“管好”和“用好”电能，而非如何“传输”信息。
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