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　　本書是作者在電力系統優化，尤其是基于人工智能方法解決電力系統優化問題研究的多年成果總結。書中首先簡要介紹了電力系統優化的重要性以及人工智能在電力系統中的應用。然后詳細介紹了電力系統優化中經濟調度、機組組合、水火電調度、最優功率流、無功功率調度和可用傳輸容量等相關問題，并給出了相關的大量實際案例和具體應用。書中詳細介紹了各種約束條件下的經濟調度問題，包括燃料約束、傳輸極限約束、斜坡速率約束、排放約束、環境約束等。此外還詳細介紹了通過人工智能方法求解各類機組組合問題的具體應用。

本書是作者在電力系統優化，尤其是基于人工智能方法解決電力系統優化問題研究的多年成果總結。

譯者序
原書前言
第1章緒論
1.1電力系統優化的重要意義
1.2人工智能在優化問題中的發展趨勢
1.3人工智能在電力系統中的應用
1.4本書概述
參考文獻

第2章經濟調度
2.1簡介
2.2發電機邊際成本曲線
2.3不考慮損耗的經濟調度公式
2.4考慮輸電損耗的經濟調度
2.5斜坡速率約束下的經濟調度
2.6燃料約束下的經濟調度
2.7考慮排放的經濟調度
2.7.1排放約束下的經濟調度
2.7.2具有排放目標的經濟調度
2.8輸電約束下的經濟調度
2.9非平滑成本函數的經濟調度
2.9.1具有禁止運行區的經濟調度
2.9.2具有分段二次成本函數的經濟調度
2.10熱電聯產經濟調度
2.11水火電經濟調度
2.12競爭激烈的電力供應行業中的最優電力調度
2.12.1不考慮需求側競價的目標函數
2.12.2考慮需求側競價的目標函數
2.13小結
2.14習題
參考文獻

第3章機組組合
3.1簡介
3.1.1機組約束
3.1.2旋轉備用約束
3.1.3輸電線路約束
3.1.4斜坡約束
3.1.5燃料約束
3.1.6環境約束
3.1.7必須運行約束
3.1.8降額約束
3.2機組組合問題描述
3.3機組組合求解方法
3.3.1優先級列表法
3.3.2枚舉法
3.3.3動態規劃
3.3.4Lagrangian松弛
3.3.5增強型增廣Lagrange增廣Hopfield方法
3.3.6增強優先級順序和增廣Lagrange－Hopfield方法
3.3.7基于Lagrangian松弛的ALHN方法
3.4約束機組組合
3.4.1增強Lagrangian松弛法
3.4.2運用線性/二次規劃的啟發式搜索（HSLQP）
3.4.3ELRP的整個流程
3.4.4數值計算結果
3.5安全約束下的機組組合
3.5.1增強Lagrangian松弛
3.5.2運用線性/二次規劃的啟發式搜索
3.5.3整個ELRP流程
3.6基于價格的機組組合
3.7小結
3.8習題
參考文獻

第4章水火電調度
4.1簡介
4.2水火電廠模型
4.3水火電調度公式化
4.4水火電調度模型
4.4.1協調方程方法
4.4.2峰值負荷抑制方法
4.4.3增廣Lagrangian松弛程序
4.5串聯水電機組
4.6抽水蓄能水電站
4.7對水電和抽水蓄能水電站的水火電調度問題公式化
4.8包括抽水蓄能水電站的水火電調度解決方法
4.8.1增廣Lagrangian松弛
4.8.2運用線性/二次規劃啟發式搜索
4.8.3ELRP總流程
4.8.4改善優先順序和ALHN
4.8.5基于Lagrangian松弛方法的ALHN
4.9小結
4.10習題
參考文獻

第5章最優潮流
5.1簡介
5.2最優潮流問題描述
5.3電網極限約束下有功功率最優調度
5.3.1線性規劃最優潮流（LPOPF）
5.3.2二次規劃最優潮流(QPOPF)
5.4最優潮流中的神經網絡應用
5.5用于最優潮流的粒子群優化算法
5.5.1粒子群優化算法
5.5.2PSO-TVIW的實現
5.6小結
5.7習題
參考文獻

第6章最優無功功率調度
6.1簡介
6.2電力系統中的無功功率
6.2.1無源元件的無功功率
6.2.2有源元件的無功功率
6.2.3具有有源無功功率補償器的無源電網
6.3常規最優無功功率調度
6.3.1目標函數
6.3.2約束條件
6.3.3控制變量
6.3.4常規OPRD問題示例
6.4解除管制電力市場中的最優無功功率調度
6.4.1作為輔助服務的無功功率
6.4.2無功功率總產生成本
6.4.3無功功率市場結算與定價
6.5解除管制電力市場條件下基于TVAC-PSO的最優無功功率調度
6.5.1問題描述
6.5.2粒子群優化算法
6.5.3PSO算法的數值性能
6.6小結
6.7習題
參考文獻

第7章可用輸電能力
7.1簡介
7.2輸電能力概述
7.2.1輸電能力與輸電容量
7.2.2輸電能力
7.2.3輸電能力的極限
7.3ATC原則
7.4ATC的定義與測定
7.4.1ATC
7.4.2TTC
7.4.3輸電可靠性裕量
7.4.4性能效益裕量
7.5ATC的計算方法
7.5.1網絡響應方法
7.5.2額定系統路徑方法
7.6ATC的計算
7.6.1線性逼近法
7.6.2連續潮流與重復潮流法
7.6.3穩定性約束的ATC計算方法
7.6.4基于最優潮流的計算方法
7.7利用進化規劃算法計算TTC
7.7.1問題描述
7.7.2進化規劃算法
7.8利用混合進化算法增強TTC
7.8.1問題描述
7.8.2混合進化算法
7.9利用HEA增強ATC優化使用多類型FACTS裝置
7.9.1FACTS的OPF問題公式
7.9.2HEA的實施方法
7.10小結
7.11習題
參考文獻

附錄
附錄A數學模型推導
A.1增量式傳輸損耗計算
A.2優化問題中的增廣Lagrange-Hopfield
A.2.1背景知識
A.2.2算法
A.2.3ALHN的收斂性證明
A.2.4非等式約束的LR
A.3廣義發電分布因子的推導
A.3.1發電轉移分布因子
A.3.2廣義發電分布因子
A.4確定傳輸損耗系數
A.4.1由潮流推導的B系數
A.4.2由GGDF推導的B系數
A.4.3作為有功功率和無功功率函數的功率損耗
A.5增廣Lagrange-Hopfield神經網絡
A.6直流潮流
附錄B實驗系統數據
B.110機組基本系統
B.2IEEE 24母線可靠性測試系統
B.3具有燃料約束抽水蓄能機組的水火電系統
附錄C實驗結果
附錄DMATLAB編程實現
D.1編程提示
D.2MATLAB簡單示例