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| 編輯推薦： |
我国电网已进入数字化、信息化、智能化时代，未来利用广域信息的电网运行控制技术有很好的应用前景。本书首先介绍了广域监测系统的体系架构，以及电力系统动态过程的时空建模；针对量测数据处理部分，介绍了高级数据处理和特征提取，以及多传感器多时态数据融合；重点介绍了系统状态监测和准实时分析与监控，采用多种方法实现扰动检测和振荡模式识别等；文中给出了算例，对系统特征、方法性能等进行了分析和解释说明。
本书适合智能电网、能源互联网等专业技术人员，以及电力系统及其自动化专业师生阅读。
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| 內容簡介： |
广域监测系统（Wide Area MeasurementMonitoring System，WAMS），是指基于同步相量技术构成的新一代电网动态监测和控制系统。基于GPS授时的时钟同步技术，通过在关键节点布局同步相量测量单元（PMU），实现对全网同步相量及电网主要数据的实时高速采集。通过主站平台对采集数据进行处理，完成对电网正常运行与事故扰动情况下的实时监测与分析计算，及时获得并掌握电网运行的动态过程。本书主要介绍了在广域量测技术广泛应用背景下，对测量信号的分析处理方法及相关高级应用。相比于同类书籍，本书理论性强，且提供了大量算例用于实践验证。
本书首先介绍了广域监测系统的体系架构，以及电力系统动态过程的时空建模；针对量测数据处理部分，介绍了高级数据处理和特征提取，以及多传感器多时态数据融合；重点介绍了系统状态监测和准实时分析与监控，采用多种方法实现扰动检测和振荡模式识别等；文中给出了算例，对系统特征、方法性能等进行了分析和解释说明。
我国电网已进入数字化、信息化、智能化时代，未来利用广域信息的电网运行控制技术有很好的应用前景。本书适合智能电网、能源互联网等专业技术人员，以及电力系统及其自动化专业师生阅读。
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| 目錄：
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目录
译者序
原书前言
第1章广域监测和分析系统
11引言
12广域监测系统概述
13数据收集与管理
14未来智能监测和分析系统面临
的挑战
参考文献
第2章广域监测系统的体系结构
21引言
22WAMS的体系结构
221集中式WAMS结构
222分层式WAMS结构
223混合式WAMS结构
23数据融合中的问题
231数据
232智能同步相量数据
融合
233电力系统数据融合
策略
234数据同化的通用框架
24多模块与单模块模型间的
关系
参考文献
第3章电力系统动态过程的时空
建模
31引言
32大规模时空测量数据的可
视化
33多元过程的空间时间
建模
331经验正交函数（EOF）
分析
332基于SVD的本征正交
分解
333与平均值的偏差
34空间时间插值方法
341背景
342相似性度量
343空间结构
344权重的推导
345实际问题
35降维
351邻近度（相似度）
度量
352非线性频谱降维
36示例
361小信号响应
362大系统响应
363统计分析
37传感器安置
371问题构建
372约束下的传感器放置
参考文献
第4章先进的数据处理和特征
提取
41引言
42功率振荡监测
43时频表示
431HilbertHuang分析
432小波分析
433TeagerKaiser算子
434动态谐波回归
44多元多尺度分析
441多信号Prony分析
442库普曼（Koopman）
分析
45环境刺激下的响应
451模型的方程
452模态响应
453整体系统响应
46在测量数据的应用
461HHT分析
462小波分析
参考文献
互联电力系统广域监测技术目录第5章多传感器多时态数据
融合
51引言
52数据融合原则
53数据预处理和转换
531带通滤波和降噪
532区域级融合
54特征提取和特征选择
541特征提取
542数据压缩
543独立测量
544过滤和多尺度监测
55用于系统监视的多传感器融合
方法
551单尺度分析
552使用自相关神经网络的
非线性PCA
553多模块POD（PCA）
分析
554非线性PCA
555盲源分离
56多传感器数据融合的其他
方法
参考文献
第6章系统状态监测
61引言
62电力系统运行状况监测
63扰动和异常检测
64基于模态的健康监测
方法
641滤波和数据处理
642熵与能量
643基于熵的系统变化
检测
65广域区间振荡监测
651案例A
652案例B
66基于高维模式识别的
监测
661稀疏传播实现
662数据聚类
663数值算例
664混合方案
67电压和无功功率监测
671测量数据
672电压监测的统计
方法
673复数形式的PODPCA
分析
参考文献
第7章准实时分析与监控
71引言
72系统行为的准实时监控
73数据处理与调整
731小波降噪与滤波
732基于EMD的滤波
74通过系统行为变化进行损伤
检测
741事件触发
742基于线性滤波的事件
检测
743例证
75时间序列法检测异常
操作
751准实时实现
752希尔伯特变换的准实时
实现
753局部平均速度
76基于模式识别的扰动
检测
77基于滑动窗口的方法
771局部HHT分析
772数值算例
773基于滑动窗口的Koopman
模式分析
78递归处理方法
781线性回归的状态空间
模型
782系统振荡模式的自适应
跟踪
参考文献
第8章广域PMU测量的可解释性
和可视化
81引言
82发电机组振荡的损失
821运行背景
822记录的测量数据
83记录数据的分析和可视化
831振荡模态特征
832阻尼计算
833瞬时参数
834量测数据的多时间多
尺度分析
835性能评估
84模式识别分析
841扩散映射分析
842与其他方法的比较
85PODBSS分析
86电力系统模型验证
861小信号分析
862大系统特性
87控制性能评估
参考文献
附录A本征正交模式的物理
意义
A1基于特征值的分解
A2基于SVD的POD
参考文献
附录B五机测试系统及参数
B1系统数据
B2基础方式潮流
参考文献
附录C可改善经验模式分解的
掩蔽技术
C1基于能量的掩蔽技术
参考文献
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| 內容試閱：
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原 书 前 言
在过去的几年中，由于需要近乎实时地评估电力系统的运行状况，因此在整个输配电系统中对关键系统变量进行监视和分析的需求已显著增加。新型传感器、先进的通信系统和改进的分析处理技术的出现大大增加了系统实时广域控制实现的可能性。这些技术与大量数据集相结合，进而降低电力系统安全性和可靠性评估中的不确定性。
本书编写的目的是对数据驱动的先进信号处理技术进行全面梳理和应用改进，使其用于分析和表征电力系统数据和由主要扰动引起的暂态振荡。借鉴多传感器数据融合的最新发展经验，在现代广域监测系统（WAMS）框架下，提出并验证了用于电力系统监视的多时相数据同化技术。回顾了对非线性时变电力系统过程的理解以及建模的最新进展，并讨论了影响这些技术性能的因素。
文中提供了许多有助于理解本书内容的算法和示例。重点强调了在实际监视、可视化以及分析实际扰动事件中所面临的挑战，并提供了在广域电力系统中的应用示例。
从结构上讲，这本书分为3个基本部分：第1章和第2章研究了WAMS中最重要的问题数据管理和数据融合的问题，书中也介绍了仿真方法。其中第3章～第7章主要是理论推导部分，第3章和第4章讨论了时空演变分析和特征描述的高级算法开发，并说明和比较了一些分析流程；第5章～第7章介绍了新的多变量多尺度数据分析技术在同步相量数据分析和可视化中的应用研究，并举例说明了如何应用这一理论。第8章介绍了WAMS策略在相量测量单元（PMU）数据流监测和可视化中的应用。文末的附录则为本书提供了必要的补充信息。
Arturo Roman Messina
译者序
随着电力系统规模和复杂程度日益增加，广域量测技术对大型电力系统安全分析和稳定控制显得尤为重要。我国相关工作起步于1994年，1995年研制出国内第一台PMU，起步晚但发展速度快。至今，我国所有的500kV及以上变电站、220kV重要变电站、主力发电厂和新能源并网汇集站均安装有PMU，WAMS主站数量和PMU布点规模均居世界首位，已具备广域动态监视与分析、扰动记录与反演等基本功能，并在低频振荡监测、广域保护、广域阻尼控制等高级应用领域开展了相关探索。
WAMS应用的一个重要前提工作就是对量测数据的处理、分析和特征提取，这是广域量测系统各项高级功能的基础。当前出版的WAMS相关书籍中大多关注系统架构、通信系统以及功能应用，对数据处理及分析算法等阐述较少。本书对该领域进行了详细阐述和算例分析，有助于相关专业人员更深刻地理解广域量测技术的基本理论与分析方法，对比国内和国外在数据处理和分析方法应用中的不同，取长补短、相互借鉴。原书作者Messina教授是IEEE Fellow，Electric Power Systems Research、IEEE Transon Power Systems和Electric Power Components and Systems的编辑和顾问委员会委员，在该领域有多部论著出版。
希望本书能对从事相关研究与技术应用的工程人员、科研工作者提供参考。
由于本书专业领域较广，限于译者水平，难免有错误和疏漏之处，恳请读者不吝指正！
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