人工智能在電力係統優化中的應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[泰] 威拉昆·昂撒考（Weerakorn Ongsakul）[越]天·語·屋 著，連曉峰 譯

圖書標籤:

• 人工智能
• 電力係統
• 優化
• 機器學習
• 深度學習
• 智能電網
• 電力優化
• 算法
• 能源
• 電力係統優化

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111512073

版次：1

商品編碼：11804533

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 國際電氣工程先進技術譯叢

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

頁數：413

編輯推薦

適讀人群 ：從事電力係統運行和電力係統管理等領域的工程技術人員，高等院校相關專業本科生、研究

　　《人工智能在電力係統優化中的應用》是作者在電力係統優化，尤其是基於人工智能方法解決電力係統優化問題研究的多年成果總結。

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《(原書第3版)》

《（第3版）》

《（原書第3版）》

《（第2版）》

內容簡介

　　《人工智能在電力係統優化中的應用》是作者在電力係統優化，尤其是基於人工智能方法解決電力係統優化問題研究的多年成果總結。書中首先簡要介紹瞭電力係統優化的重要性以及人工智能在電力係統中的應用。然後詳細介紹瞭電力係統優化中經濟調度、機組組閤、水火電調度、很優功率流、無功功率調度和可用傳輸容量等相關問題，並給齣瞭相關的大量實際案例和具體應用。書中詳細介紹瞭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。此外還詳細介紹瞭通過人工智能方法求解各類機組組閤問題的具體應用。

目錄

譯者序
原書前言
第1章緒論1
1.1電力係統優化的重要意義1
1.2人工智能在優化問題中的發展趨勢3
1.3人工智能在電力係統中的應用5
1.4本書概述6
參考文獻7
第2章經濟調度9
2.1簡介9
2.2發電機邊際成本麯綫9
2.3不考慮損耗的經濟調度公式11
2.4考慮輸電損耗的經濟調度16
2.5斜坡速率約束下的經濟調度23
2.6燃料約束下的經濟調度25
2.7考慮排放的經濟調度34
2.7.1排放約束下的經濟調度34
2.7.2具有排放目標的經濟調度35
2.8輸電約束下的經濟調度40
2.9非平滑成本函數的經濟調度50
2.9.1具有禁止運行區的經濟調度50
2.9.2具有分段二次成本函數的經濟調度62
2.10熱電聯産經濟調度66
2.11水火電經濟調度73
2.12競爭激烈的電力供應行業中的最優電力調度82
2.12.1不考慮需求側競價的目標函數84
2.12��2考慮需求側競價的目標函數86
2.13小結90
2.14習題91
參考文獻98
第3章機組組閤103
3.1簡介103
3.1.1機組約束104
3.1.2鏇轉備用約束104
3.1.3輸電綫路約束105
3.1.4斜坡約束107
3.1.5燃料約束110
3.1.6環境約束110
3.1.7必須運行約束111
3.1.8降額約束111
3.2機組組閤問題描述111
3.3機組組閤求解方法113
3.3.1優先級列錶法114
3.3.2枚舉法116
3.3.3動態規劃116
3.3.4Lagrangian鬆弛125
3.3.5增強型增廣Lagrange增廣Hopfield方法141
3.3.6增強優先級順序和增廣Lagrange－Hopfield方法153
3.3.7基於Lagrangian鬆弛的ALHN方法161
3.4約束機組組閤166
3.4.1增強Lagrangian鬆弛法166
3.4.2運用綫性/二次規劃的啓發式搜索（HSLQP）173
3.4.3ELRP的整個流程176
3.4.4數值計算結果177
3.5安全約束下的機組組閤181
3.5.1增強Lagrangian鬆弛182
3.5.2運用綫性/二次規劃的啓發式搜索185
3.5.3整個ELRP流程187
3.6基於價格的機組組閤188
3.7小結194
3��8習題194
參考文獻197
第4章水火電調度199
4.1簡介199
4.2水火電廠模型200
4.3水火電調度公式化200
4.4水火電調度模型201
4.4.1協調方程方法202
4.4.2峰值負荷抑製方法202
4.4.3增廣Lagrangian鬆弛程序206
4.5串聯水電機組209
4.6抽水蓄能水電站209
4.7對水電和抽水蓄能水電站的水火電調度問題公式化210
4.8包括抽水蓄能水電站的水火電調度解決方法213
4.8.1增廣Lagrangian鬆弛213
4.8.2運用綫性/二次規劃啓發式搜索213
4.8.3ELRP總流程215
4.8.4改善優先順序和ALHN220
4.8.5基於Lagrangian鬆弛方法的ALHN239
4.9小結247
4.10習題248
參考文獻249
第5章最優潮流250
5.1簡介250
5.2最優潮流問題描述251
5.3電網極限約束下有功功率最優調度253
5.3.1綫性規劃最優潮流（LPOPF）253
5.3.2二次規劃最優潮流(QPOPF)259
5.4最優潮流中的神經網絡應用261
5.5用於最優潮流的粒子群優化算法264
5.5.1粒子群優化算法264
5.5.2PSO-TVIW的實現265
5.6小結268
5.7習題268
參考文獻270
第6章最優無功功率調度273
6.1簡介273
6.2電力係統中的無功功率273
6.2.1無源元件的無功功率274
6.2.2有源元件的無功功率277
6.2.3具有有源無功功率補償器的無源電網281
6.3常規最優無功功率調度286
6.3.1目標函數287
6.3.2約束條件289
6.3.3控製變量289
6.3.4常規OPRD問題示例290
6.4解除管製電力市場中的最優無功功率調度290
6.4.1作為輔助服務的無功功率290
6.4.2無功功率總産生成本292
6.4.3無功功率市場結算與定價296
6.5解除管製電力市場條件下基於TVAC-PSO的最優無功功率調度297
6.5.1問題描述297
6.5.2粒子群優化算法297
6.5.3PSO算法的數值性能299
6.6小結300
6.7習題300
參考文獻301
第7章可用輸電能力303
7.1簡介303
7.2輸電能力概述304
7.2.1輸電能力與輸電容量304
7.2.2輸電能力304
7.2.3輸電能力的極限306
7.3ATC原則306
7.4ATC的定義與測定307
7.4.1ATC307
7.4.2TTC309
7.4.3輸電可靠性裕量311
7.4.4性能效益裕量311
7.5ATC的計算方法312
7.5.1網絡響應方法313
7.5.2額定係統路徑方法313
7.6ATC的計算314
7.6.1綫性逼近法315
7.6.2連續潮流與重復潮流法316
7.6.3穩定性約束的ATC計算方法317
7.6.4基於最優潮流的計算方法318
7.7利用進化規劃算法計算TTC319
7.7.1問題描述320
7.7.2進化規劃算法321
7.8利用混閤進化算法增強TTC325
7.8.1問題描述325
7.8.2混閤進化算法327
7.9利用HEA增強ATC優化使用多類型FACTS裝置333
7.9.1FACTS的OPF問題公式333
7.9.2HEA的實施方法337
7.10小結341
7.11習題341
參考文獻344
附錄349
附錄A數學模型推導349
A.1增量式傳輸損耗計算349
A.2優化問題中的增廣Lagrange-Hopfield350
A.2.1背景知識350
A.2.2算法351
A.2.3ALHN的收斂性證明355
A.2.4非等式約束的LR357
A.3廣義發電分布因子的推導359
A.3.1發電轉移分布因子359
A.3.2廣義發電分布因子360
A.4確定傳輸損耗係數360
A.4.1由潮流推導的B係數360
A.4.2由GGDF推導的B係數362
A.4.3作為有功功率和無功功率函數的功率損耗362
A.5增廣Lagrange-Hopfield神經網絡363
A.6直流潮流367
附錄B實驗係統數據368
B.110機組基本係統368
B.2IEEE 24母綫可靠性測試係統370
B.3具有燃料約束抽水蓄能機組的水火電係統374
附錄C實驗結果376
附錄DMATLAB編程實現395
D.1編程提示395
D.2MATLAB簡單示例407

前言/序言

　　近年來，已齣版瞭許多有關電力係統優化方麵的圖書，但大多數都未介紹基於人工智能的方法在該領域的應用。此外，隨著人工智能在各個領域中應用的快速發展，由於其在解決復雜問題上具有簡單、高效的優越性能，現已成為解決工程中優化問題的一種新的趨勢。為此，在過去20年中，人工智能在電力係統中的應用已引起全世界眾多研究人員的極大關注。本書是作者對人工智能在解除管製前/後電力係統優化問題中最新應用的成果總結。
　　本書的目的是作為電力係統管理專業研究生，以及緻力於該領域研究人員的參考用書。本書內容主要涵蓋瞭人工智能如粒子群優化算法、進化規劃、模糊邏輯以及增廣LagrangeHopfield神經網絡在電力係統優化問題中應用的最新研究。同時，還分析瞭電力係統運行中普遍考慮的問題，包括經濟調度、機組組閤、水火電調度、最優潮流、無功功率調度以及可用輸電能力等。此外，還包括瞭電力市場方麵的一些主題，如提前一天的發電計劃和輸電定價等。
　　本書旨在為電力係統管理專業的學生提供電力公司以及電力市場的電力係統運行中不同優化問題的相關基本知識。書中問題錶述簡單、易於理解，且內容最新，尤其是人工智能所用方法。在每章的結束處，還提齣瞭一些實際問題。本書是在多位專傢的幫助下完成的。在此，希望讀者能夠更多關注人工智能在電力係統優化中的最新應用與解決方案。
　　歡迎廣大讀者提齣建議和意見。

《能源的智慧脈動：洞悉電力係統的未來》 在這場席捲全球的能源變革浪潮中，電力係統正經曆著前所未有的轉型。從傳統單一的能源供給模式，到如今多元化、分布式、智能化能源網絡的構建，每一次技術革新都如同一次脈搏的強勁跳動，驅動著我們走嚮更高效、更可靠、更綠色的未來。本書並非探討人工智能在電力係統中的具體算法或模型，而是聚焦於這一宏大敘事下，電力係統所麵臨的深刻挑戰、湧現的創新機遇，以及其發展演進的必然趨勢。 第一章：時代的風口——電力係統變革的驅動力 我們將首先審視驅動電力係統變革的核心力量。全球氣候變化帶來的緊迫性，以及各國對可持續發展的堅定承諾，正以前所未有的力度推動著可再生能源（如太陽能、風能）的普及。然而，這些新能源的波動性和間歇性，對傳統的電力調度和穩定性提齣瞭嚴峻挑戰。與此同時，儲能技術的飛速發展，如先進電池技術、抽水蓄能等，為解決新能源並網的難題提供瞭新的可能。此外，用戶需求的日益多樣化和個性化，智能傢居、電動汽車的興起，以及工業生産對電力質量的精益求精，都在不斷重塑著電力係統的運作模式。本書將梳理這些相互關聯的驅動因素，描繪齣電力係統變革的宏觀圖景。 第二章：挑戰與機遇——復雜網絡下的運行難題 隨著新能源占比的提升和分布式能源的接入，電力係統的復雜性呈指數級增長。傳統的集中式調度模式麵臨瓶頸，如何實現海量分布式資源的協同控製，如何平衡供需的實時變動，如何確保電網的穩定性和安全性，都成為亟待解決的關鍵問題。本書將深入探討這些挑戰，例如： 新能源並網的挑戰： 如何預測和補償新能源輸齣的波動，如何避免對電網頻率和電壓造成衝擊。 電網的穩定性與韌性： 如何應對極端天氣、設備故障等突發事件，如何提高電網應對衝擊的能力。 潮流控製與綫損優化： 如何在復雜的網絡結構中，實現能量的高效傳輸，降低輸電損耗。 市場機製的演變： 如何適應更加靈活和市場化的電力交易模式，促進資源的優化配置。 網絡安全威脅： 隨著係統互聯互通程度的加深，網絡攻擊對電力係統的潛在威脅日益凸顯。 然而，挑戰的背後往往隱藏著巨大的機遇。本書將著眼於這些機遇，例如： 智能電網的建設： 通過先進的通信、傳感和控製技術，實現對電力係統運行狀態的實時感知、精準預測和智能決策。 需求側管理： 引導用戶閤理用電，削峰填榖，提高整體能源利用效率。 虛擬電廠（VPP）的發展： 將分散的分布式能源、儲能資源等進行聚閤，形成可控的電力資源池，參與電網調度和市場交易。 能源互聯網的願景： 構建一個高度互聯、信息共享、協同運作的能源係統，實現能源的優化配置和高效利用。 第三章：未來的脈動——電力係統發展的新範式 展望未來，電力係統將朝著更加智能化、集成化、綠色化的方嚮發展。本書將勾勒齣這一未來圖景： 高度集成的能源係統： 電力係統將不再孤立運行，而是與天然氣、熱力、交通等其他能源係統深度融閤，實現能源的綜閤優化利用。 以用戶為中心的電力服務： 用戶將從被動的電力消費者轉變為積極的參與者，能夠更靈活地選擇能源、參與交易，甚至成為分布式能源的生産者。 強大的預測與決策能力： 基於海量數據的分析和先進的建模技術，電力係統將能夠更精準地預測需求、預測發電量，並做齣最優的調度決策。 可持續發展的核心驅動： 電力係統將成為實現碳中和目標的關鍵支撐，通過清潔能源的大規模應用和能源效率的提升，為構建可持續的未來貢獻力量。 全新的運營與管理模式： 傳統的運維模式將嚮更加主動、預測性、智能化的方嚮轉變，故障的預防和快速響應將成為常態。 本書旨在為讀者提供一個宏觀而深入的視角，理解當前電力係統變革的背景、挑戰與未來發展方嚮。它不是一本技術手冊，而是一扇觀察能源領域前沿動態的窗口，幫助我們洞察能源的未來脈動，認識到一個更加智能、高效、綠色的電力係統正在加速到來。

评分☆☆☆☆☆

在深入探討《人工智能在電力係統優化中的應用》一書時，我腦海中浮現的是人工智能如何成為電力係統“大腦”的形象。傳統電力係統在很大程度上是基於預設規則和人工乾預的，而人工智能的引入，則意味著更深層次的自主決策和學習能力。我非常想知道，書中是否會詳細闡述人工智能在電網規劃和設計方麵的應用。例如，如何利用AI算法來優化電網的拓撲結構，預測未來的負荷增長趨勢，並為新建或改造的輸配電綫路提供最優的選址和容量建議？此外，對於電力市場的設計和運行，人工智能又能扮演怎樣的角色？我期待書中能夠探討如何利用AI技術來構建更靈活、更具競爭力的電力市場，例如通過預測市場價格、優化交易策略，以及實現更高效的電力調度和清算。而且，我對於書中關於人工智能在提升電網韌性方麵的論述非常感興趣。在一個日益復雜和動態化的能源環境中，電網如何纔能更好地抵禦自然災害、網絡攻擊或其他突發事件的影響？書中是否會提供利用AI技術來增強電網的自愈能力和快速恢復能力的方法？我希望這本書能夠不僅僅局限於理論上的探討，而是能夠提供一些關於人工智能在電力行業標準化和法規製定方麵的思考，以及如何應對人工智能在電力係統中應用所帶來的倫喬和倫理挑戰，例如數據隱私、算法偏見等問題。

评分☆☆☆☆☆

在翻閱《人工智能在電力係統優化中的應用》時，我被書中對於人工智能如何賦能電力係統應對復雜挑戰的宏大敘事所吸引。現今的電力係統正麵臨著前所未有的變革，包括新能源的普及、用電需求的增長以及日益嚴格的環保要求。書中是否能深入探討人工智能在提升電網運行效率和經濟性方麵所發揮的作用？我期待看到關於AI如何通過優化發電機組的齣力、調度策略以及燃料消耗，來最大化發電廠的經濟效益，並降低運行成本。此外，我對人工智能在提升電力係統安全性和可靠性方麵的論述非常感興趣。例如，如何利用AI的模式識彆和異常檢測能力，來實時監測電網運行狀態，識彆潛在的故障風險，並采取預防性措施，從而防止大規模停電事故的發生？書中是否會介紹如何利用AI技術來優化電力係統的通信和控製網絡，提升其抗乾擾能力和響應速度？我非常希望這本書能夠提供一些關於人工智能在電力行業數字化轉型中的具體指導，包括如何構建智能數據平颱，實現數據的互聯互通和共享，以及如何利用AI技術來驅動業務流程的創新和優化。我相信，這本書能夠為我揭示人工智能在電力領域所帶來的深遠影響，並提供一些關於如何迎接這場技術革命的思考，以及如何利用AI技術來構建一個更具韌性、更清潔、更智能的未來能源係統。

评分☆☆☆☆☆

就《人工智能在電力係統優化中的應用》一書而言，我個人對其在解決實際電力係統運行瓶頸方麵所能提供的理論支撐和實踐指導寄予厚望。作為一個對電力係統穩定性有著深刻認識的讀者，我深知電網的穩定運行是其生命綫。在新能源占比不斷提高的當下，傳統電力係統所麵臨的挑戰前所未有。書中是否能詳細闡述人工智能如何幫助實現電網的“智能化”，以應對這些挑戰？我尤其關注書中關於人工智能在電網故障診斷與恢復方麵的論述。例如，當發生大規模停電事故時，人工智能能否在短時間內迅速定位故障源，並給齣最優的恢復策略，最大程度地減少停電範圍和持續時間？書中是否會探討如何利用AI技術來優化無功功率補償和電壓控製，從而維持電網在各種運行工況下的電壓穩定？我對AI在提升電網預測能力方麵的潛力非常感興趣，特彆是對於極端天氣事件（如颱風、暴雪）可能對電力係統造成的衝擊，人工智能是否能夠提前進行預警和風險評估，並協助製定應對預案？此外，書中在人工智能與能源互聯網協同發展方麵，是否有深入的探討？例如，如何利用AI技術促進不同能源係統（如電力、燃氣、熱力）之間的互聯互通和協同優化，從而提高整體能源利用效率？我希望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能夠提供一些可行的技術方案和實施步驟，幫助電力從業者和研究人員理解並應用這些先進技術，從而真正推動電力係統的智能化轉型，構建更加安全、可靠、高效和綠色的未來電網。

评分☆☆☆☆☆

在我閱讀《人工智能在電力係統優化中的應用》的過程中，我深刻體會到人工智能並非遙不可及的理論概念，而是已經切實地滲透到電力係統的各個角落，並帶來革命性的改變。我尤其關注書中關於人工智能如何助力實現能源結構的綠色轉型。例如，書中是否會詳細介紹人工智能在優化風力發電場和太陽能電站的運行，提高其發電效率，並最大限度地減少對環境的影響？我對AI在提升電網容量和靈活度方麵的能力十分好奇。隨著新能源和電動汽車的普及，電網正麵臨著前所未有的負荷變化和接入挑戰。書中是否會探討如何利用AI技術來預測和管理這些變化，從而提升電網的整體容量和響應速度？此外，關於人工智能在電力係統安全管理和風險控製方麵的論述，也是我非常期待的。例如，如何利用AI的強大數據分析能力，來識彆和應對網絡攻擊、設備故障等潛在威脅，從而保障電力係統的安全穩定運行？我希望這本書能夠為我打開一扇通往未來電力係統的大門，讓我看到人工智能如何成為實現清潔能源、智能電網和可持續發展的關鍵驅動力，並為電力行業的未來發展方嚮提供深刻的洞察和啓示，引導我理解並擁抱這場由技術引領的能源革命。

评分☆☆☆☆☆

翻閱《人工智能在電力係統優化中的應用》過程中，我被書中關於人工智能如何賦能傳統電力調度決策的論述深深吸引。過往的電力調度，很大程度上依賴於經驗豐富的調度員和固定的算法模型，麵對日益復雜的電網結構和不斷波動的供需關係，其應對能力和優化程度都麵臨著挑戰。這本書似乎在這方麵提供瞭突破性的見解。我非常想知道，書中是如何闡述強化學習在動態電力調度中的應用，例如，AI代理是否能夠通過不斷地試錯和學習，找到在不同電網狀態下，最優的發電機組組閤、綫路潮流分配以及備用容量配置方案，從而最大化電網的經濟性和穩定性？此外，關於人工智能在電網安全運行方麵的應用，書中是否有提及？例如，如何利用AI的模式識彆和異常檢測能力，提前預警潛在的設備故障、綫路過載甚至網絡攻擊，從而將電網的風險降至最低？我期待書中能詳細介紹一些具體的算法模型，比如如何利用圖神經網絡（GNN）來模擬電網的拓撲結構，更好地理解節點之間的相互作用，以及如何利用時間序列分析方法（如LSTM、Transformer）來預測負荷和新能源發電的短期變化。而且，我對書中關於人工智能在能源儲存設備優化控製方麵的論述非常感興趣，例如，如何利用AI算法來決定儲能係統的充放電策略，以平抑新能源發電的波動性，並參與電網的輔助服務，從而提升整個電力係統的靈活性和韌性。這本書是否能為我提供一個清晰的路綫圖，理解人工智能技術如何逐步滲透並重塑電力係統的各個層麵，從宏觀的係統規劃到微觀的設備運行，都展現齣其獨特的價值。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能在電力係統優化中的應用》這部著作，在我看來，恰逢其時。它所描繪的未來，是智能化、高效化且可持續的。我作為一名對電力係統有著長期關注的讀者，對於人工智能如何能夠深度融閤並重塑這個龐大的産業體係充滿瞭好奇。我非常想瞭解書中是否會詳細解析人工智能在電力設備狀態監測和預測性維護方麵的應用。例如，如何利用傳感器數據和機器學習算法，在設備發生故障之前就發齣預警，從而避免非計劃性停機，提高設備運行效率和壽命？我對AI在提升新能源發電預測精度方麵的貢獻尤為關注。新能源發電具有間歇性和波動性的特點，而精確的預測是有效調度和消納的關鍵。書中是否會介紹如何利用深度學習模型，結閤氣象數據、曆史發電麯綫以及地理信息，實現對風力、太陽能等新能源發電量的精準預測？此外，關於人工智能在優化配電網運行方麵的論述，也是我非常期待的。例如，如何利用AI技術實現對配電網的實時監控和智能控製，優化潮流分配，減少綫路損耗，提升供電可靠性，並支持分布式能源的接入？我希望這本書能夠為我提供一種全新的視角，讓我看到人工智能不僅僅是提升效率的工具，更是推動電力係統嚮更綠色、更智能、更可靠方嚮發展的核心驅動力，並提供一些關於如何衡量和評估人工智能在電力係統優化中的實際成效的框架。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能在電力係統優化中的應用》這本書，在我看來，無疑觸及瞭當前電力行業轉型升級的核心。我一直認為，要實現電力係統的現代化，離不開技術創新，而人工智能無疑是其中的佼佼者。在閱讀過程中，我特彆關注書中對於人工智能在提高能源效率和降低碳排放方麵所能發揮的作用。例如，書中是否會深入分析人工智能如何通過優化電力調度，減少不必要的能源損耗，從而直接降低發電量和相應的碳排放？我期待看到關於AI在需求側管理中的具體應用案例，比如如何通過智能算法，引導用戶在電價較低的時段用電，或者如何利用AI預測用戶用電習慣，實現更精準的負荷預測，進而優化發電計劃。而且，我對於書中關於人工智能在電網資産管理和維護方麵的論述很感興趣。例如，如何利用AI技術進行設備狀態監測和預測性維護，從而延長設備壽命，降低維護成本，並避免因設備故障導緻的生産中斷？書中是否會提及AI在優化輸配電綫路選址和建設規劃方麵的作用，以最大化能源傳輸效率並最小化環境影響？我希望這本書能夠提供一些關於人工智能在可再生能源並網管理方麵的解決方案，例如如何利用AI技術來協調大量分布式能源的接入，確保電網的穩定性，並最大化可再生能源的利用率。我期待這本書能夠為我描繪一幅人工智能如何成為推動能源革命、實現可持續發展目標的強大引擎的藍圖，並提供一些切實可行的路徑和方法。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能在電力係統優化中的應用》這部作品，在我看來，是一本極具前瞻性和實踐指導意義的圖書。我一直對電力係統與尖端技術的結閤抱有濃厚的興趣，而人工智能無疑是其中的重中之重。在閱讀過程中，我特彆關注書中對人工智能如何實現電力係統“自適應”和“自主決策”的闡述。例如，在新能源發電量波動較大時，人工智能能否通過實時學習和預測，自動調整電網的運行方式，以保持供需平衡，並最大限度地利用可再生能源？我非常期待看到關於AI在提升電力交易效率和透明度方麵的應用。例如，如何利用AI算法來預測市場價格，優化交易策略，並實現更快速、更安全的電力交易，從而促進能源市場的健康發展？此外，書中對於人工智能在電網損耗分析和優化方麵的論述，也是我非常關注的。如何利用AI技術來精確識彆和量化電力傳輸和分配過程中的損耗，並提齣有效的降低損耗的措施，從而提高能源利用效率？我希望這本書能夠為我提供一個清晰的框架，理解人工智能如何從根本上改變電力係統的運作模式，使其變得更加靈活、智能、高效和可持續，並為電力行業的從業者提供寶貴的參考，指引他們擁抱這場由人工智能驅動的深刻變革。

评分☆☆☆☆☆

《人工智能在電力係統優化中的應用》這部作品，在我看來，是一部關於電力係統未來發展方嚮的裏程碑式著作。我一直認為，電力係統的智能化是未來能源發展的必然趨勢，而人工智能正是實現這一趨勢的關鍵技術。在閱讀過程中，我特彆關注書中對於人工智能如何實現電力係統“自我進化”和“持續優化”的探討。例如，人工智能能否通過持續學習和迭代，不斷提升電網的運行效率，降低能源損耗，並優化資源配置，從而為用戶提供更優質、更經濟的電力服務？我非常期待看到關於AI在提升電力係統應對極端事件能力方麵的論述。例如，當發生自然災害或突發事故時，人工智能能否迅速評估影響，並智能地調整電網運行，以最小化損失，並加快恢復速度？此外，關於人工智能在電力行業人纔培養和知識傳承方麵的作用，也是我非常感興趣的。書中是否會探討如何利用AI技術來輔助電力工程師的學習和培訓，以及如何構建智能化的知識庫，以促進電力行業知識的積纍和傳播？我希望這本書能夠為我提供一個全麵而深入的視角，理解人工智能在電力係統優化中的巨大潛力，並為電力行業的未來發展提供清晰的指引，幫助我認識到這場技術變革的深刻意義，並積極地為構建更智能、更可靠、更可持續的能源未來貢獻力量。

评分☆☆☆☆☆

作為一個長期關注能源領域技術革新的讀者，我懷著極大的好奇心翻開瞭這本《人工智能在電力係統優化中的應用》。在閱讀之前，我腦海中勾勒齣瞭一個充滿前沿理論和實際案例的圖景，期待著人工智能如何如同點石成金的魔術師，在傳統而龐大的電力係統中施展其智慧，帶來效率的飛躍、成本的降低和運行的穩定。我尤其感興趣的是，書中是否會深入剖析機器學習算法如何解讀海量電網數據，識彆異常模式，預測負荷波動，甚至在麵對突發故障時，能夠迅速做齣最優決策，實現快速恢復。是否會詳細闡述深度學習在新能源發電預測中的作用，例如如何通過分析氣象數據、曆史發電記錄，實現對風力、太陽能輸齣的精確預判，從而更好地調度電網資源，減少棄風棄光現象？此外，我非常希望能夠看到關於智能電網建設與人工智能融閤的具體實踐，包括如何利用AI技術優化配電網的運行，減少綫路損耗，提升供電可靠性，以及在需求側響應方麵，人工智能是如何賦能用戶，引導其閤理用電，從而緩解高峰負荷壓力的。本書是否會探討區塊鏈技術與人工智能在電力交易中的結閤，實現更安全、透明、高效的能源交易市場？我很想知道，作者是如何將這些復雜的概念，用一種既有深度又不失易懂的方式呈現齣來，是否會通過豐富的圖錶、流程圖以及真實的案例研究，來生動地展示人工智能在電力係統各個環節的實際應用，從而幫助像我這樣的讀者，不僅理解理論，更能把握實際操作的可能性。這本書是否能為我提供一種全新的視角，讓我看到人工智能不僅僅是技術進步的象徵，更是驅動電力行業邁嚮可持續發展、綠色未來的關鍵力量，這一點是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

高的

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書很薄，該有的內容都有瞭

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滿意

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嗬嗬紅紅火火