新書推薦：
《
场景供应链金融：将风口变成蓝海
》
售價：HK$
111.8
《
汗青堂丛书146·布鲁克王朝：一个英国家族在东南亚的百年统治
》
售價：HK$
91.8
《
人生是旷野啊
》
售價：HK$
72.8
《
甲骨文丛书· “安国之道”：英国的殖民情报系统及其在亚洲的扩张
》
售價：HK$
88.5
《
台北人（2024版）
》
售價：HK$
87.4
《
让孩子更有力量：赋权型家庭教育指南
》
售價：HK$
67.0
《
白夜追凶（上下）
》
售價：HK$
109.8
《
财富、战争与智慧——二战股市风云录
》
售價：HK$
132.2
|
| 內容簡介： |
|
《电力系统状态估计》主要介绍电力系统状态估计的基本理论及常用模型和算法，分为9章。第1章为绪论，第2章为加权小二乘状态估计及快速分解状态估计，第3章为加权小二乘状态估计的改进方法，第4章为网络可观性分析，第5章为不良数据的检测与辨识，第6章为抗差状态估计，第7章为状态估计的全局寻优方法，第8章为网络拓扑错误辨识，第9章为电网参数估计。
|
| 目錄：
|
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 能量管理系统 1
1.2 电力系统状态估计概述 2
1.2.1 状态估计的必要性和定义 2
1.2.2 状态估计的主要功能 3
1.2.3 状态估计的分类 4
1.3 状态估计问题的数学描述 4
1.3.1 量测数据及量测方程 5
1.3.2 量测向量真值的表达式 9
1.3.3 状态估计中量测量与状态变量的个数对比 11
1.3.4 状态估计的一般计算流程 11
1.4 状态估计与常规潮流计算对比 12
1.5 状态估计的模拟实验及性能评价 13
1.5.1 状态估计的模拟实验 13
1.5.2 状态估计的性能评价 13
1.6 本书的结构 15
参考文献 16
第2章 加权小二乘状态估计及快速分解状态估计 18
2.1 概述 18
2.2 极大似然估计 18
2.3 加权小二乘状态估计 19
2.3.1 WLS的数学模型 19
2.3.2 WLS计算中的矩阵 22
2.3.3 WLS的程序流程图 25
2.3.4 WLS算例分析 27
2.4 快速分解状态估计 35
2.4.1 FDSE的数学模型 36
2.4.2 FDSE的程序流程图 39
2.4.3 FDSE算例分析 40
2.5 广义快速分解状态估计 47
2.5.1 GFDSE的数学模型 47
2.5.2 GFDSE的程序流程图 51
2.5.3 GFDSE算例分析 52
2.5.4 WLS、FDSE和GFDSE三种方法的性能对比测试 53
2.6 基于直流潮流的加权小二乘估计 58
2.6.1 直流WLS的数学模型 58
2.6.2 直流WLS算例分析 59
参考文献 60
第3章 加权小二乘状态估计的改进方法 61
3.1 概述 61
3.2 基于QR分解的WLS 61
3.2.1 正则方程面临的数值稳定性问题 61
3.2.2 QR分解法 62
3.2.3 算例分析 65
3.3 带等式约束的WLS和Hachtel法 67
3.3.1 带等式约束的WLS 67
3.3.2 Hachtel法 69
3.4 减小正则方程的阶数 71
3.4.1 建模方法 71
3.4.2 算例分析 72
参考文献 73
第4章 网络可观性分析 74
4.1 概述 74
4.2 可观性分析中的解耦 75
4.3 基于数值法的可观性分析 76
4.3.1 数值法可观性分析的理论基础 76
4.3.2 不可观支路和可观岛辨识方法 81
4.3.3 恢复可观性的额外量测配置 86
4.4 基于图论法的可观性分析 94
4.4.1 图论法可观性分析的理论基础 94
4.4.2 基于增广序列的图论法 95
参考文献 102
第5章 不良数据的检测与辨识 104
5.1 概述 104
5.1.1 不良数据的分类 104
5.1.2 不良数据的检测、辨识、估计及状态估计修正 105
5.1.3 不同水平的检测与辨识功能 105
5.2 残差方程及相关性质 107
5.2.1 残差方程的推导 107
5.2.2 相关矩阵的性质 109
5.2.3 标准化残差和加权残差 110
5.2.4 基于残差方程的量测量分类 111
5.2.5 不良数据的可检测性和可辨识性 112
5.3 基于残差方程的不良数据检测 112
5.3.1 三种检测方法 112
5.3.2 三种检测方法的特点 118
5.3.3 三种检测方法的算例对比分析 119
5.3.4 残差污染和残差淹没 122
5.4 以前一量测断面为依据的检测方法 123
5.4.1 量测量突变检测 123
5.4.2 基于伪量测的检测方法 126
5.5 不良数据的残差搜索辨识法 130
5.5.1 基本原理 130
5.5.2 残差搜索辨识法 131
参考文献 136
第6章 抗差状态估计 138
6.1 概述 138
6.2 崩溃率及杠杆点 139
6.2.1 崩溃率 139
6.2.2 杠杆点 140
6.2.3 算例分析 145
6.3 M估计 147
6.3.1 M估计的数学描述 147
6.3.2 几种常见的M估计方法 148
6.4 加权小值估计 151
6.4.1 基于线性量测方程的加权小值估计 151
6.4.2 基于非线性量测方程的加权小值估计 153
6.4.3 算例分析 156
6.5 基于相关熵的抗差状态估计 159
6.5.1 基本原理 159
6.5.2 基于相关熵的抗差状态估计一般模型与方法 163
6.5.3 MEAV模型及求解方法 166
6.5.4 算例分析 169
6.6 量测噪声自适应状态估计方法 174
6.6.1 理论基础 174
6.6.2 模型方法 174
6.6.3 算例分析 177
参考文献 179
第7章 状态估计的全局寻优方法 181
7.1 概述 181
7.2 量测方程的精确线性化 182
7.2.1 辅助量测向量和辅助状态向量的引入 182
7.2.2 精确线性化的量测方程及雅可比矩阵 183
7.3 双线性抗差状态估计方法 184
7.3.1 BRSE的建模和求解 184
7.3.2 BRSE的可观性分析 187
7.3.3 算例分析 188
7.4 基于锥规划的抗差状态估计方法 194
7.4.1 辅助状态向量满足的其他约束及其凸松弛方法 194
7.4.2 CRSE阶段 195
7.4.3 CRSE算例分析 196
参考文献 196
第8章 网络拓扑错误辨识 197
8.1 概述 197
8.2 拓扑错误类型及检测和辨识方法分类 197
8.2.1 电网拓扑错误类型 197
8.2.2 拓扑错误检测和辨识方法分类 198
8.3 基于残差的拓扑错误检测和辨识 199
8.3.1 拓扑错误对残差的影响 199
8.3.2 残差法拓扑错误检测和辨识的理论依据 200
8.3.3 残差法拓扑错误检测和辨识算例分析 202
8.4 转移潮流法拓扑错误辨识 205
8.4.1 转移潮流法的理论基础 205
8.4.2 转移潮流法的建模和分析 210
8.4.3 转移潮流法算例分析 220
8.5 基于转移潮流的状态估计模型 227
8.5.1 转移潮流的统一形式 228
8.5.2 转移潮流方程 229
8.5.3 考虑转移潮流方程约束的状态估计模型 231
8.5.4 算例分析 235
8.6 厂站拓扑错误辨识 238
8.6.1 拓扑错误可疑厂站检测 238
8.6.2 基于增广状态估计的厂站拓扑错误辨识 239
8.6.3 厂站简化模型 242
8.6.4 改进的增广状态估计模型和算法 246
8.6.5 算例分析 247
参考文献 251
第9章 电网参数估计 252
9.1 概述 252
9.2 参数错误的原因和影响及参数估计中的注意事项 252
9.2.1 参数错误的原因和影响 252
9.2.2 参数辨识与参数估计 253
9.2.3 主导参数和非主导参数 253
9.2.4 参数估计的实用化 254
9.3 基于残差的参数辨识和估计方法 254
9.3.1 参数误差对残差的影响 254
9.3.2 基于残差的参数辨识方法 256
9.3.3 残差法参数辨识算例分析 257
9.4 基于增广状态估计的参数估计 260
9.4.1 基本原理 260
9.4.2 参数估计可观性分析 261
9.4.3 算例分析 262
9.5 基于分解迭代的参数估计方法 266
9.5.1 基本原理 266
9.5.2 算例分析 270
9.6 变压器分接头位置辨识和估计 271
9.6.1 可疑分接头位置辨识 271
9.6.2 变压器分接头位置估计的递推贝叶斯方法 273
9.6.3 算例分析 284
参考文献 288
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
