内容简介
随着电网规模不断扩大、电压等级的不断提高、高比例可再生能源广泛接入、电网交直流互联模式日益复杂、电力系统中受控设备急剧增多，加上多源异构海量调度数据未能深入分析利用、控制模式难以精细化和准确化，导致现有电力系统分析和控制手段面临很大的挑战。目前传统的电力系统分析、调度和控制手段已经难以满足当前高电压、交直流、多能源的电网需求，有必要利用大数据和人工智能等新兴技术，充分利用电力系统运行过程中监控和量测系统产生的多源、异构海量数据，实现对电网运行状态的智能分析和判断，并自主给出电网运行的优化调度和控制策略，从而实现电力系统的智能分析与控制。该书利用人工智能和大数据技术在处理海量数据和不准确物理模型方面的优势，对采集到的电网异常数据进行智能校核，对电网运行进行智能安全分析和评估，研究潜在的安全稳定问题，提高大电网的可观性和可控性，构建了完整的大电网安全稳定智能分析与控制研究体系。
全书共包括8章，分别为概述、电力大数据及人工智能技术、大电网安全稳定智能分析数据预处理技术、电力系统运行控制性能的在线评估、电网安全属性特征选择方法、安全域概念下的电网安全评估方法、稳定域下基于深度学习的电力系统暂态稳定评估和基于稳定评估规则的电力系统实时紧急控制方法。
《大电网安全稳定智能分析与控制——基于电力大数据和人工智能技术》可供电力系统从事规划、设计、运行和管理的人员在实际工作中参考，也可供高等院校电气工程相关专业的师生学习参考。
目录
前言
1 概述
1.1 大电网安全稳定智能分析与控制的背景
1.2 大电网安全稳定智能分析及控制决策现状
1.2.1 电力系统安全性分析的研究现状
1.2.2 电力系统暂态稳定评估方法研究现状
1.2.3 紧急控制决策方法研究现状
1.3 本书内容
参考文献
2 电力大数据及人工智能技术
2.1 概述
2.2 电力大数据技术
2.2.1 电力大数据特点
2.2.2 电力大数据面临的挑战
2.2.3 电力大数据技术在电力系统中的应用
2.3 人工智能技术
2.3.1 人工智能技术发展现状
2.3.2 几种常用人工智能技术
2.3.3 人工智能技术在电力系统中的应用
2.4 小结
参考文献
3 大电网安全稳定智能分析数据预处理技术
3.1 数据预处理技术简介
3.1.1 数据转换
3.1.2 数据处理
3.2 基于神经网络的基础数据智能检测技术
3.2.1 异常数据检测方法
3.2.2 聚类方法
3.2.3 人工神经网络方法
3.2.4 自组织特征映射算法（SOM）
3.2.5 自组织特征映射算法的改进
3.3 基于密度的安全稳定智能分析数据初筛技术
3.3.1 简介
3.3.2 基于密度的聚类算法
3.3.3 基于密度的一维孤立点检测算法
3.4 智能校核系统总体设计方案
3.4.1 系统总体框图
3.4.2 系统特性
3.4.3 系统功能描述
3.5 小结
参考文献
4 电力系统运行控制性能的在线评估
4.1 简介
4.1.1 电网的一次调频在线评估
4.1.2 一次调频在线评估指标体系
4.1.3 一次调频性能评价算法
4.1.4 一次调频分布特性对联络线潮流影响分析
4.2 电网的二次调频在线评估
4.2.1 简介
4.2.2 二次调频在线评估指标体系
……
5 电网安全属性特征选择方法
6 安全域概念下的电网安全评估方法
7 稳定域下基于深度学习的电力系统暂态稳定评估
8 基于稳定评估规则的电力系统实时紧急控制方法
前言/序言
随着世界各国可再生能源的快速发展，电能占终端能源消费比重不断提高，使得电力系统不断快速发展，以满足对可再生能源的接纳能力和保障可持续的电力供应能力。但是随着电网规模不断扩大、电压等级的不断提高、高比例可再生能源广泛接入、电网交直流互联模式日益复杂、电力系统中受控设备急剧增多，加上多源异构海量调度数据未能深入分析利用、控制模式难以精细化和准确化，导致现有电力系统分析和控制手段面临很大的挑战。目前传统的电力系统分析、调度和控制手段已经难以满足当前高电压、交直流、多能源的电网需求，有必要利用大数据和人工智能等新兴技术，充分利用电力系统运行过程中监控系统、量测系统和方式计算系统等产生的多源、异构的海量数据，实现对电网运行状态的深度挖掘和智能分析与判断，并自动给出电网运行的优化调度和控制策略，从而实现电力系统的智能分析与控制。
本书面向我国电力系统的安全-优化-经济运行的重大需求，针对多因素多时空尺度下电力系统智能协调优化运行的科学问题和关键技术，积极开展跨学科交叉和科学前沿的研究。本书有效利用人工智能和大数据技术在处理海量数据和不准确物理模型方面的优势，对采集到的电网异常数据进行智能校核与分析，对电网运行进行智能安全分析和评估，自动发掘潜在的安全稳定问题，提高大电网的可观性和可控性，构建了完整的大电网安全稳定智能分析与控制研究体系。
本书所介绍的研究成果，大部分来源于清华大学电机工程与应用电子技术系和三峡大学电气和新能源学院承担的国家重点研发计划项目、国家高技术研究发展计划（863计划）项目、国家自然科学基金项目以及国家电网有限公司重点科技项目等多项科学技术项目的研究成果。本书详细地论述了电力大数据和人工智能技术在电力系统运行性能评估、电网安全性和电网稳定性等三方面的应用，涵盖内容全面。本书提出了大电网安全稳定智能分析的海量数据预处理和智能校核技术，保障了电力大数据的正确性和有效性；其次开展了电力系统运行控制性能的智能在线评估，包括一次调频、二次调频和无功电压控制在线监测评估；然后针对安全域概念下的电网安全评估方法开展研究，提出了基于人工智能和电力大数据技术的电网安全属性特征选择方法，以及基于SVM算法和增量学习的动态安全域智能在线拟和与自动更新方法；最后提出基于深度学习的电力系统暂态稳定智能评估方法，并基于稳定评估规则提出了电力系统实时紧急控制策略。本书的论述过程由浅入深，包含丰富的算例。书中提出的大量人工智能分析和控制方法已通过实验室仿真和实际工程实践的验证，具有很强的实用性。
本书可供电力系统从事规划、设计、运行和管理的人员在实际工作中参考，也可供高等院校电气工程相关专业的师生学习参考。
本书的研究成果大部分来源于作者所在的课题组及他们指导的诸多研究生共同工作所得，同时书中涉及的部分研究工作得到了清华大学电机工程与应用电子技术系的闵勇、鲁宗相、陈磊等老师，三峡大学电气和新能源学院的李振华、杨楠等老师，以及华北电力大学电气与电子工程学院郑乐老师的大力帮助与支持；另外国家电力调度控制中心、国家电网有限公司华中分部、国网湖北省电力有限公司、国网四川省电力有限公司、国网江苏省电力有限公司、国网宁夏电力有限公司、中国电力科学研究院的诸多专家也提出了宝贵意见，在此一并向他们表示感谢。
在项目研究和本书编写过程中，还得到了华中科技大学、浙江大学、武汉大学、东北电力大学和山东大学的诸多老师的热情帮助；中国电力出版社对本书的出版也给予了宝贵的支持和帮助，谨借此机会表达深深的谢意。
由于作者水平有限，且部分研究工作尚待深入，书中难免存在疏漏和不当之处，恳请读者们批评指正。
