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内容简介:
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。
书籍目录:
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...
作者介绍:
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。
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:5分
主题深度:4分
文字风格:6分
语言运用:9分
文笔流畅:9分
思想传递:4分
知识深度:9分
知识广度:8分
实用性:6分
章节划分:4分
结构布局:7分
新颖与独特:9分
情感共鸣:8分
引人入胜:5分
现实相关:6分
沉浸感:6分
事实准确性:8分
文化贡献:7分