商品簡介
本書為“十四五”國家重點圖書出版規劃項目“未來能源技術系列·新型電力系統”之一。本書共7章，介紹了電力領域的數字孿生技術和大數據技術及其發展方向與應用。第1章是電力物聯網、現代能源系統及其數字化概述；第2章介紹了電力系統建模技術；第3章是在建模的基礎上討論了電力系統態勢感知與優化調度；第4~6章為本書的核心部分，分別從數字孿生框架與數據利用方法論，數據信息化的理論、算法與案例，電力數字孿生系統的智能應用三個方面闡述了電力數字孿生系統的理念與框架、功能設計與工程實踐；第7章對電力數字孿生系統工程項目的現狀與未來趨勢進行了介紹與展望。本書的絕大部分內容為原創性研究成果，可供從事能源領域、系統態勢感知相關工作的人員，以及數據技術、數據科學領域的研究人員參考。
序
數字孿生（digital twin， DT）旨在通過充分挖掘/發揮海量數據資源所帶來的福利，在數字空間中設計虛體模型並建立虛體與實體的映射關係進而“鏡像（mirror）”實體。DT概念於2003年由美國學者Michael Grieves提出，早期應用於航空航天領域，即利用DT技術在數字空間建立作業飛行器的虛擬模型並實現兩者的狀態同步，從而對作業飛行器的運行狀態進行及時準確的評估。DT技術連續四年（2016—2019年）被信息技術研究和分析權威公司Gartner認定為年度十大技術趨勢之一。
電力系統數字孿生（digital twin of power systems, PSDT）是電力系統日漸複雜、數據呈現井噴趨勢以及數據科學軟硬件發展完善等多方面背景共同作用下的新興產物。相比於側重於實體運營監測的信息物理系統或物理仿真系統，PSDT更傾向於多維度、多時間尺度，即關注貫穿電力系統的數字化、信息化和智能化建設推進所涉及的多元設備全過程。PSDT通過對電力系統一次層面、系統設備層面、用戶層面等實體進行預制數字建模，並充分利用各類傳感器，實現物理實體與數字模型之間的無縫交互，進行涵蓋多學科、多業務、多場景、多實體、多時間尺度、不同生命周期、不同發生概率的仿真分析，進而輔助系統完成運管調控的決策制定。
本書從數據利用方法論的角度出發，系統性地分析和闡述了數字孿生技術在電力領域的應用，通過引入高維數據空間來映射/表征電力系統中各類繁雜的實體及事件，通過對時空數據的挖掘實現數據驅動的系統認知方案。本書的特點是系統性與學科交叉性，融合了數據科學發展的前沿和熱點，即高維分析和人工智能，從工程和科學雙視角剖析了PSDT的背景和建設思路，並進一步構建其頂層架構——基於數據驅動、實時交互和閉環反饋三大特點，提出實現基於預學習的數字建模、實時態勢感知和超實時虛擬推演三大功能的方法，為推進PSDT的建設和智能電網的數字化、信息化、智能化進程提供輔助參考。
感謝國家自然科學基金項目“基於隨機矩陣理論和深度學習技術融合的配電網故障高維判據構建及其智能診斷方法研究”的資助，以及國網上海市電力公司提供的寶貴建議與資料。
由於時間倉促，書中難免存在不足之處，敬請讀者批評指正。
目次
1電力物聯網、現代能源系統及其數字化概述001
1.1電力系統發展001
1.1.1能源系統發展現狀001
1.1.2電力物聯網與綜合能源網005
1.1.3綜合能源網數字孿生系統010
1.2綜合能源網的數字化、信息化工程背景015
1.2.1電力物聯網與綜合能源網工程項目015
1.2.2信息物理系統018
1.3數據科學進展020
1.3.1科學認知論的第四範式演化過程020
1.3.2數據科學——高維統計分析、人工智能技術021
1.4傳統模式和工具及其局限性024
1.4.1綜合能源數字孿生系統的態勢感知技術024
1.4.2綜合能源系統用能行為特性分析及關鍵因素溯源025
參考文獻026
2電力系統及其運行模型028
2.1動態系統的數學模型028
2.1.1線性動態系統模型028
2.1.2非線性動態系統模型031
2.2發電機的常用模型032
2.2.1abc坐標系下的有名值方程032
2.2.2同步發電機的基本方程035
2.2.3同步發電機的實用模型036
2.3勵磁系統的常規數學模型037
2.3.1發電機勵磁系統的原理與分類038
2.3.2發電機勵磁系統的數學模型038
2.3.3勵磁系統的標幺值和建模所需要的數據043
2.4原動機和調速系統的數學模型044
2.4.1發電機調速系統簡介044
2.4.2發電機調速系統連續數學模型044
2.5靜態負荷模型及參數辨識047
2.5.1負荷模型分類047
2.5.2負荷模型的參數辨識方法048
2.5.3靜態負荷模型的參數辨識048
2.6動態負荷模型的參數辨識049
2.6.1動態負荷機理型模型的參數辨識 049
2.6.2動態負荷傳遞函數模型的參數辨識 049
2.7電力電子元件的詳細模型049
2.7.1STATCOM的並聯變換器數學模型049
2.7.2SSSC的串聯變換器數學模型051
2.7.3光伏電池的模型053
2.7.4燃料電池055
2.7.5微型燃氣輪機模型055
2.8電力系統動態等值的常用方法及優缺點056
2.8.1動態等值問題056
2.8.2同調等值法057
2.8.3模式等值法059
2.8.4估計等值法060
參考文獻061
3系統態勢感知與優化運行062
3.1綜合能源系統態勢感知063
3.1.1綜合能源系統態勢感知研究063
3.1.2虛擬電廠分布式資源聚合079
3.1.3基於合作博弈方法的多虛擬電廠運行089
3.2配電側電力系統優化調度103
3.2.1優化運行模型105
3.2.2求解算法111
3.3區域綜合能源系統優化調度112
3.3.1分布式優化調度112
3.3.2多層級協同優化方法115
參考文獻124
4數字孿生技術128
4.1科學範式的演變及電力系統的發展128
4.2數字孿生技術的動機和目的130
4.3數字孿生在工程實際中的應用131
4.4電力數字孿生系統的特點和功能132
4.4.1數字孿生建模132
4.4.2電力系統實時態勢感知135
4.4.3超實時虛擬測試136
參考文獻137
5電力系統信息化140
5.1數據驅動模式140
5.2電力系統大數據分析和高維統計信息143
5.2.1電力系統數據資源143
5.2.2高維統計信息144
5.3數據挖掘框架和工具145
5.3.1深度學習145
5.3.2隨機矩陣理論151
5.3.3信息熵理論153
5.4基於隨機矩陣的時空大數據分析157
5.4.1高維統計信息矩陣指標157
5.4.2矩陣系綜158
5.4.3MP 定律和圓環定律160
5.4.4隨機矩陣理論的中心極限定理162
5.4.5LES及基於LES的假設檢驗163
5.5基於數據驅動的態勢感知166
5.5.1基於隨機矩陣方法的運行態勢估計方法166
5.5.2基於深度學習的故障診斷及定位167
5.5.3計及不確定性因素的運行態勢預測技術168
參考文獻170
6電力系統智能化173
6.1靜態系統特性的數據模型173
6.1.1電力系統潮流——電力系統雅可比矩陣173
6.1.2潮流的數據模型175
6.1.3雅可比矩陣的數據模型177
6.2動態系統特性的數據模型180
6.2.1Simulink仿真系統的搭建180
6.2.2數據模型的搭建181
6.3負荷預測與異常檢測184
6.3.1負荷與用戶行為預測和評估184
6.3.2電力系統穩定性擾動早期發現188
6.4基於時空數據的設備全生命周期管理197
6.4.1電力設備全生命周期的階段197
6.4.2狀態檢修中電氣設備狀態的綜合判別198
6.4.3基於隨機矩陣理論的配電網變壓器健康狀態在線評估199
6.5系統優化運行策略206
6.5.1“細胞組織”組態206
6.5.2虛擬電廠214
參考文獻222
7PSDT的應用現狀及未來發展趨勢224
7.1工程現狀224
7.1.1國家電網上海浦東供電公司數字孿生建設實踐225
7.1.2智能電廠227
7.1.3智能能源系統233
7.2未來趨勢239
參考文獻242
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