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| 編輯推薦： |
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《基于高阶统计量的电能质量测量与分析》提出电能质量的数字化和智能化概念，以及使电能质量监测技术满足电力系统动态分析需求的目标，全面介绍了电能质量分析领域的最新进展，具体内容涵盖了从计算问题到技术实施、事件检测策略以及新的指标和测量方法，并建议推广基于高阶统计量（HOS）的电能质量指标的应用：从事件检测到逐周期连续监测，通过相对简单的计算方式检测特定时间段内负荷在供电节点上的作用和影响。
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| 內容簡介： |
数字能源网络正在汇聚来自不同工程和科学领域的众多元素。诸如物联网（IoT）、大数据、智慧城市、智能电网和工业4.0 等概念都汇聚在一起，旨在更有效地工作，却不可避免地导致了电能质量（PQ）问题恶化。电能质量恶化除了带来经济损失外，还会对人们的生产生活造成严重影响。《基于高阶统计量的电能质量测量与分析》提出电能质量的数字化和智能化概念，以及使电能质量监测技术满足电力系统动态分析需求的目标，全面介绍了电能质量分析领域的最新进展，具体内容涵盖了从计算问题到技术实施、事件检测策略以及新的指标和测量方法，并建议推广基于高阶统计量（HOS）的电能质量指标的应用：从事件检测到逐周期连续监测，通过相对简单的计算方式检测特定时间段内负荷在供电节点上的作用和影响。
本书适合从事电能质量测量与分析工作的研究人员、学者以及相关专业的教师和学生阅读和参考。
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| 關於作者： |
1.奥利薇亚 ·佛洛伦西亚斯 - 奥利韦罗斯（Olivia Florencias-Oliveros）博士于 2020 年以优异成绩获得西班牙加的斯大学能源与可持续工程博士学位。她是加的斯大学计算仪器和工业电子研究小组（PAIDI-TIC-168）的讲师，也是电力与能源学会和电气电子工程师协会（IEEE）测量与仪器学会的成员。她的研究兴趣包括管理能效和可再生能源的能源技术：智能电网、电力系统中的能源监测技术、电能质量、智能计量、计算仪器技术、传感器网络、智能建筑中的物联网、大数据和高阶统计。
2.胡安 - 何塞 · 冈萨雷斯 - 德 - 拉 - 洛萨（Juan-José González-de-la-Rosa）博士于 1992 年在西班牙格拉纳达大学获得物理电子理学硕士学位，并于 1999 年在西班牙加的斯大学获得工业工程博士学位。他在通信工程、计算和电子领域获得了西班牙政府的四项认可，并被西班牙政府授予知识转移认可。此外，他还是电子专业的教授，也是计算仪器和工业电子研究小组（PAIDI-TIC-168）的创始人。他的研究兴趣包括高阶统计量，电能质量和测量系统技术中包含的计算智能。
3.何塞 - 玛利亚 · 西拉 - 费尔南德斯（José-María Sierra-Fernández）博士于1998 年在西班牙加的斯大学获得工业工程博士学位。他是该大学计算仪器和工业电子研究小组（PAIDI-TIC-168）的讲师。他的研究兴趣包括管理能源效率和可再生能源的能源技术、智能电网、电能质量、仪器技术、智能计量和高阶统计。
4.曼努埃尔 - 赫苏斯 ·埃斯皮诺沙 - 加维拉（Manuel-Jesús Espinosa-Gavira ）于 2018 年在西班牙加的斯大学获得理学硕士学位。2017 年起，他成为加的斯大学能源与可持续工程博士生，也是计算仪器和工业电子研究小组（PAIDI-TIC-168）的成员。他的研究兴趣包括电能质量、时间序列分析、传感器网络、应用于可再生能源的气象学和能源效率。
5.奥古斯汀 · 阿圭拉 - 佩雷斯（AgustínAgüera-Pérez）博士于 2004 年在西班牙塞维利亚大学获得物理学硕士学位，并于 2013 年在西班牙加的斯大学获得工业工程博士学位。他现在是加的斯大学自动化工程、电子、体系结构和计算机网络系的讲师，也是计算仪器和工业电子研究小组（PAIDI-TIC-168）的研究员。他的研究兴趣包括能源气象学、电能质量和虚拟仪器。
6.何塞 - 卡洛斯 · 帕洛马雷斯 - 萨拉斯（José-Carlos Palomares-Salas）博士于2008 年在西班牙加的斯大学获得工业工程硕士学位，并于 2013 年以优异成绩获得工业工程博士学位。目前，他是加的斯大学自动化工程、电子、建筑和计算机网络系的助理教授，也是计算仪器和工业电子研究小组（PAIDI-TIC-168）的成员。他的研究兴趣包括电能质量、智能系统和机器学习。
译者：
赵国亮 博士，教授级高工。主要研究方向柔性交流输配电技术、电能质量技术。
葛俊 博士，教授级高工。主要研究方向为电力电子技术、电能质量技术、新能源并网运行。
赵蕾 硕士，中级工程师。主要研究方向为新型电力系统电能质量问题分析与治理。
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| 目錄：
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译者序
原书前言
关于作者
致谢
缩略语表
第 1 章 电能质量监测和高阶统计分析：最新进展 1
1.1 引言 1
1.2 电能质量概述 1
1.3 工业级电能质量实践 7
1.4 新的电能质量监测框架 8
1.4.1 智能电网 10
1.4.2 智能电网和电能质量 10
1.4.3 性能指标 11
1.4.4 现有测量技术和仪器解决方案 12
1.4.5 智能电网测量与仪器技术的新思路 14
1.4.6 电能质量的经济性 14
1.4.7 电能质量与大数据 15
1.4.8 面向电能质量的信号处理 16
1.4.9 高阶统计量在电能质量分析中的应用 19
第2章 时域中高阶统计量的测量 23
2.1 引言 23
2.2 电能质量相关背景知识 24
2.3 传统电气时域分析理论 25
2.3.1 均方根值 25
2.3.2 峰值 26
2.3.3 波形因数 26
2.3.4 波峰因数 26
2.4 高阶统计量在电能质量领域的应用价值 27
2.4.1 高阶统计量指标定义 27
2.4.2 高阶统计量在信号处理中的应用效能 28
2.4.3 高阶统计量与时域分析指标 30
2.5 标准规范 31
2.6 用于高阶统计量特征提取的滑动窗口方法 32
2.6.1 幅值变化 33
2.6.2 相位跳变 33
2.6.3 基波频率 35
2.6.4 波形偏差 37
2.7 基于高阶统计量的电能质量指标 39
2.8 时域的表示方法 42
第3章 基于高阶统计量特征提取的事件检测策略 46
3.1 引言 46
3.2 基于高阶统计量的检测方法 46
3.3 实验描述 47
3.3.1 计算策略 47
3.3.2 对称正弦条件下用于电压暂降检测的高阶统计量 47
3.3.3 不对称和非正弦条件下用于相位跳变的电压暂降检测的高阶统计量 49
3.4 高阶统计量监测流程：检测短时间事件幅值、对称性和正弦状态 61
3.5 连续事件的特征化：基波频率 62
3.5.1 高阶统计量平面中的频率偏差区域 64
3.5.2 检测频率偏差的高阶统计流程 66
3.6 基于时域高阶统计量的谐波检测 68
3.6.1 时域分析 69
3.6.2 基于高阶统计量的谐波初步评估 70
3.7 结论 71
第4章 频域分析中的高阶统计量测量 72
4.1 引言 72
4.2 频域分析 73
4.3 频域分析中的高阶统计量 74
4.3.1 谱峰度在电能质量中的应用 75
4.4 谐波畸变 76
4.4.1 谐波畸变的类型 76
4.4.2 谐波畸变的来源 77
4.4.3 谐波畸变对电力系统的影响 78
4.5 传统频域分析理论 78
4.5.1 谐波测量 78
4.5.2 基于离散傅里叶变换的测量指标 80
4.6 高阶统计量在电能质量频域分析中的作用 81
4.6.1 谱峰度 81
4.6.2 谱峰度的基础应用 89
4.6.3 谱峰度和电能质量 94
第5章 测量活动和虚拟仪器 100
5.1 引言 100
5.2 虚拟仪器 101
5.2.1 测量分析框架 102
5.2.2 使用虚拟仪器进行电能质量测量的实验策略 103
5.2.3 虚拟仪器的配置 104
5.2.4 统计结果 107
5.3 基于高阶统计量的电能质量连续监测：面向公用电网
和居民负荷表征 108
5.3.1 测量和分析框架 109
5.3.2 个体统计直方图的演变 109
5.3.3 时域演变和周 / 日个体统计的二维分析 111
5.3.4 数据组织 113
5.3.5 电能质量和用能模式的可扩展性方案 115
5.4 连续监测中应用高阶统计量的简化方法 119
5.5 结论 123
附录 124
附录 A 电压波形 124
附录 B 时域累积量 124
附录 C 高阶统计量在电压暂降检测中的应用范围：单周波 126
附录 D 高阶统计量在电压暂降检测中的应用范围：10 周波 129
参考文献 1315.2.2 使用虚拟仪器进行电能质量测量的实验策略 103
参考文献 131
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| 內容試閱：
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数字能源系统将科技与工程技术不同学科的众多元素集中融合，物联网、大数据、智慧城市、智能电网和工业 4.0 等概念的提出和集成应用，均旨在提升电网系统的运行效率，在这种条件下电能质量的重要性不言而喻。电能质量的恶化除了带来经济损失，还会严重影响人们的生产与生活。学者们致力于研发新的分析技术、仪器、测量方法，提出新的指标和规范，以符合和满足电网实际运行的要求。本书总结了该领域的最新进展，各章节内容覆盖了从计算方法到技术实现的多个方面，并深入探讨了提升电能质量分析的事件检测策略、新型指标以及测量方法。难能可贵的是，依托多个项目，作者在试点单位开展了现场实验，得到了工业和公共建筑负荷的一手数据，并进行了数据分析。人类肩负着实现可持续发展的不可推卸的责任，这要求电能质量监测技术不断适应日新月异的世界，为电能质量注入数字化、智能化的新内涵。
电能质量分析技术的不断进步，主要得益于智能电网和工业 4.0 的迅猛发展，以及对快速准确地跟踪电力系统动态行为的要求。学者们已着重解决了两大核心问题。首先，大量的分布式能源和负荷的强波动性，改变了理想的电力输送条件，同时产生了新型的电力扰动。因此，需要进行持续监测以追踪这种事先难以预测的行为。其次，由于多种原因，测量过程中由监测设备生成的海量数据（大数据）难以管理，如复杂的数据结构和通信协议限制了数据访问，以及不能有效反映系统真实运行特性的规范化监测设备的局限性。
在电能质量领域，引入新指标是国际供电会议（CIRED）/ 国际大电网会议（CIGR）工作组讨论的主要议题之一，然而，有必要从全新的视角来应对未来挑战。事实上，本书建议推广应用基于高阶统计量的电能质量指标，从事件检测一直到周期性的连续监测，利用极简的计算方法，来捕捉具体时段内多个负荷共同作用对电网节点的影响。
第 1 章介绍了电能质量领域的最新技术，并将帮助研究人员弥补传统方法与使用高阶统计分析应用之间的差距。
第 2~5 章提出了不同的实验方法，用于验证高阶统计量在电力系统监测中的应用。
总的来说，在本书中作者总结了过去 10 年基于高阶统计技术的电能质量研究，这些研究将纳入未来的电能质量测量活动中，以解决下一代先进计量基础设施在压缩和有效报告电能质量方面的监测挑战。
本书汇集了描述、测量和可视化系统行为的技术和流程的新进展，从物理仪器到统计信号处理技术以及尝试超越传统规范和标准的电能质量新指标。作者是该领域公认的专家，致力于实现一个主要目标：提供新的仪器和分析工具，帮助减轻数字化社会中不良电能质量问题导致的严重后果，从而提高能源效率，实现更可持续的发展。
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