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商品簡介

目次

廣域監測系統(Wide Area Measurement/Monitoring System,WAMS),是指基於同步相量技術構成的新一代電網動態監測和控制系統。基於GPS授時的時鐘同步技術,通過在關鍵節點佈局同步相量測量單元(PMU),實現對全網同步相量及電網主要數據的實時高速採集。通過主站平臺對採集數據進行處理,完成對電網正常運行與事故擾動情況下的實時監測與分析計算,及時獲得並掌握電網運行的動態過程。本書主要介紹了在廣域量測技術廣泛應用背景下,對測量信號的分析處理方法及相關高級應用。相比於同類書籍,本書理論性強,且提供了大量算例用於實踐驗證。
本書首先介紹了廣域監測系統的體系架構,以及電力系統動態過程的時空建模;針對量測數據處理部分,介紹了高級數據處理和特徵提取,以及多傳感器多時態數據融合;重點介紹了系統狀態監測和准實時分析與監控,採用多種方法實現擾動檢測和振盪模式識別等;文中給出了算例,對系統特徵、方法性能等進行了分析和解釋說明。
我國電網已進入數字化、信息化、智能化時代,未來利用廣域信息的電網運行控制技術有很好的應用前景。本書適合智能電網、能源互聯網等專業技術人員,以及電力系統及其自動化專業師生閱讀。

原書前言

 

在過去的幾年中,由於需要近乎實時地評估電力系統的運行狀況,因此在整個輸配電系統中對關鍵系統變量進行監視和分析的需求已顯著增加。新型傳感器、先進的通信系統和改進的分析處理技術的出現大大增加了系統實時廣域控制實現的可能性。這些技術與大量數據集相結合,進而降低電力系統安全性和可靠性評估中的不確定性。

本書編寫的目的是對數據驅動的先進信號處理技術進行全面梳理和應用改進,使其用於分析和表徵電力系統數據和由主要擾動引起的暫態振盪。借鑒多傳感器數據融合的最新發展經驗,在現代廣域監測系統(WAMS)框架下,提出並驗證了用於電力系統監視的多時相數據同化技術。回顧了對非線性時變電力系統過程的理解以及建模的最新進展,並討論了影響這些技術性能的因素。

文中提供了許多有助於理解本書內容的算法和示例。重點強調了在實際監視、可視化以及分析實際擾動事件中所面臨的挑戰,並提供了在廣域電力系統中的應用示例。

從結構上講,這本書分為3個基本部分:第1章和第2章研究了WAMS中最重要的問題——數據管理和數據融合的問題,書中也介紹了仿真方法。其中第3章~第7章主要是理論推導部分,第3章和第4章討論了時空演變分析和特徵描述的高級算法開發,並說明和比較了一些分析流程;第5章~第7章介紹了新的多變量多尺度數據分析技術在同步相量數據分析和可視化中的應用研究,並舉例說明瞭如何應用這一理論。第8章介紹了WAMS策略在相量測量單元(PMU)數據流監測和可視化中的應用。文末的附錄則為本書提供了必要的補充信息。

 

Arturo Roman Messina

 

譯者序

 

隨著電力系統規模和復雜程度日益增加,廣域量測技術對大型電力系統安全分析和穩定控制顯得尤為重要。我國相關工作起步於1994年,1995年研製出國內第一台PMU,起步晚但發展速度快。至今,我國所有的500kV及以上變電站、220kV重要變電站、主力發電廠和新​​能源並網匯集站均安裝有PMU,WAMS主站數量和PMU佈點規模均居世界首位,已具備廣域動態監視與分析、擾動記錄與反演等基本功能,並在低頻振盪監測、廣域保護、廣域阻尼控制等高級應用領域開展了相關探索。

WAMS應用的一個重要前提工作就是對量測數據的處理、分析和特徵提取,這是廣域量測系統各項高級功能的基礎。當前出版的WAMS相關書籍中大多關注系統架構、通信系統以及功能應用,對數據處理及分析算法等闡述較少。本書對該領域進行了詳細闡述和算例分析,有助於相關專業人員更深刻地理解廣域量測技術的基本理論與分析方法,對比國內和國外在數據處理和分析方法應用中的不同,取長補短、相互借鑒。原書作者Messina教授是IEEE Fellow,Electric Power Systems Research、IEEE Transon Power Systems和Electric Power Components and Systems的編輯和顧問委員會委員,在該領域有多部論著出版。

希望本書能對從事相關研究與技術應用的工程人員、科研工作者提供參考。

由於本書專業領域較廣,限於譯者水平,難免有錯誤和疏漏之處,懇請讀者不吝指正!

目錄

 

譯者序

原書前言

第1章廣域監測和分析系統

11引言

12廣域監測系統概述

13數據收集與管理

14未來智能監測和分析系統面臨

的挑戰

參考文獻

第2章廣域監測系統的體系結構

21引言

22WAMS的體系結構

221集中式WAMS結構

222分層式WAMS結構

223混合式WAMS結構

23數據融合中的問題

231數據

232智能同步相量數據

融合

233電力系統數據融合

策略

234數據同化的通用框架

24多模塊與單模塊模型間的

關係

參考文獻

第3章電力系統動態過程的時空

建模

31引言

32大規模時空測量數據的可

視化

33多元過程的空間時間

建模

331經驗正交函數(EOF)

分析

332基於SVD的本徵正交

分解

333與平均值的偏差

34空間時間插值方法

341背景

342相似性度量

343空間結構

344權重的推導

345實際問題

35降維

351鄰近度(相似度)

度量

352非線性頻譜降維

36示例

361小信號響應

362大系統響應

363統計分析

37傳感器安置

371問題構建

372約束下的傳感器放置

參考文獻

第4章先進的數據處理和特徵

提取

41引言

42功率振盪監測

43時頻表示

431HilbertHuang分析

432小波分析

433TeagerKaiser算子

434動態諧波回歸

44多元多尺度分析

441多信號Prony分析

442庫普曼(Koopman)

分析

45環境刺激下的響應

451模型的方程

452模態響應

453整體系統響應

46在測量數據的應用

461HHT分析

462小波分析

參考文獻

互聯電力系統廣域監測技術目錄第5章多傳感器多時態數據

融合

51引言

52數據融合原則

53數據預處理和轉換

531帶通濾波和降噪

532區域級融合

54特徵提取和特徵選擇

541特徵提取

542數據壓縮

543獨立測量

544過濾和多尺度監測

55用於系統監視的多傳感器融合

方法

551單尺度分析

552使用自相關神經網絡的

非線性PCA

553多模塊POD(PCA)

分析

554非線性PCA

555盲源分離

56多傳感器數據融合的其他

方法

參考文獻

第6章系統狀態監測

61引言

62電力系統運行狀況監測

63擾動和異常檢測

64基於模態的健康監測

方法

641濾波和數據處理

642熵與能量

643基於熵的系統變化

檢測

65廣域區間振盪監測

651案例A

652案例B

66基於高維模式識別的

監測

661稀疏傳播實現

662數據聚類

663數值算例

664混合方案

67電壓和無功功率監測

671測量數據

672電壓監測的統計

方法

673複數形式的POD/PCA

分析

參考文獻

第7章準實時分析與監控

71引言

72系統行為的準實時監控

73數據處理與調整

731小波降噪與濾波

732基於EMD的濾波

74通過系統行為變化進行損傷

檢測

741事件觸發

742基於線性濾波的事件

檢測

743例證

75時間序列法檢測異常

操作

751準實時實現

752希爾伯特變換的準實時

實現

753局部平均速度

76基於模式識別的擾動

檢測

77基於滑動窗口的方法

771局部HHT分析

772數值算例

773基於滑動窗口的Koopman

模式分析

78遞歸處理方法

781線性回歸的狀態空間

模型

782系統振盪模式的自適應

跟踪

參考文獻

第8章廣域PMU測量的可解釋性

和可視化

81引言

82發電機組振蕩的損失

821運行背景

822記錄的測量數據

83記錄數據的分析和可視化

831振盪模態特徵

832阻尼計算

833瞬時參數

834量測數據的多時間多

尺度分析

835性能評估

84模式識別分析

841擴散映射分析

842與其他方法的比較

85POD/BSS分析

86電力系統模型驗證

861小信號分析

862大系統特性

87控制性能評估

參考文獻

附錄A本徵正交模式的物理

意義

A1基於特徵值的分解

A2基於SVD的POD

參考文獻

附錄B五機測試系統及參數

B1系統數據

B2基礎方式潮流

參考文獻

附錄C可改善經驗模式分解的

掩蔽技術

C1基於能量的掩蔽技術

參考文獻

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