人工智能在新能源發(fā)電系統中的應用

定　價：￥116.00

作　者：	楊博
出版社：	中國電力出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787519872755	出版時間：	2023-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	406	字數：

內容簡介

　　本書將人工智能與新能源系統優(yōu)化技術相結合，針對新能源的強隨機性和強波動性特點，介紹了啟發(fā)式算法、神經網絡、強化學習等智能優(yōu)化方法，系統梳理了近年來作者及其團隊將人工智能應用于新能源系統優(yōu)化的多種技術實踐。本書基于新能源系統的運行特點，完整地建立了新能源系統的數學模型；提出了多種基于人工智能算法的新能源系統優(yōu)化技術，如將人工智能算法應用于光伏系統與風電系統預測、光伏系統與溫差系統重構，設計了高效的智能優(yōu)化算法進行光伏系統和溫差系統的 z大功率跟蹤、新能源控制器調參，通過多目標優(yōu)化算法確定儲能系統與波浪能系統的 z優(yōu)規(guī)劃方案等。本書所提新能源發(fā)電系統智能優(yōu)化技術可為電力系統消納清潔能源、系統安全可靠運行提供有效支持，為相關研究人員提供新穎的研究思路，具有較高的學術價值和工程應用潛力。

作者簡介

暫缺《人工智能在新能源發(fā)電系統中的應用》作者簡介

圖書目錄

第1章新能源發(fā)電系統概述
1.1新能源發(fā)電系統技術
1.2儲能系統技術
第2章人工智能算法概述
2.1啟發(fā)式算法
2.2 神經網絡算法.
2.3強化學習算法
第3章人工智能在新能源發(fā)電系統功率預測中的應用
3.1 概述
3.2基于LCASO算法優(yōu)化BP神經網絡預測模型
3.3 風光發(fā)電系統數據預處理
3.4基于經典算法優(yōu)化BP神經網絡的風光發(fā)電系統功率預測
3.5基于LCASO-BP神經網絡的風光發(fā)電系統功率預測
第4章人工智能在新能源發(fā)電系統規(guī)劃中的應用·
4.1概述
4.2新能源發(fā)電系統選址定容
4.3 儲能系統選址定容
第5章人工智能在新能源發(fā)電系統參數識別中的應用
5.1概述
5.2基于孔雀優(yōu)化算法的光伏電池參數辨識
5.3基于人工生態(tài)系統優(yōu)化算法-蝠鱗覓食優(yōu)化算法的固體氧化物燃料電池參數辨識
5.4基于極限學習機的質子交換膜燃料電池參數辨識
第6章人工智能在新能源發(fā)電系統重構中的應用
6.1概述
6.2基于改進蛭蟒算法的光伏系統重構方法
6.3基于禿鷹搜索算法的光伏系統重構方法
6.4基于改進免疫遺傳算法的溫差發(fā)電系統重構方法
6.5基于改進合作搜索算法的模塊化溫差發(fā)電系統重構方法
第7章人工智能在新能源發(fā)電系統功率點跟蹤中的應用
7.1概述
7.2基于集體智慧的光伏系統功率跟蹤
7.3基于模因強化學習的光伏系統功率跟蹤
7.4基于集體智慧算法的集中式溫差發(fā)電系統功率點跟蹤
7.5基于貪婪神經網絡的集中式溫差發(fā)電系統功率點跟蹤
第8章人工智能在新能源發(fā)電系統控制器調參中的應用
8.1概述
8.2永磁同步發(fā)電機系統控制器調參
8.3雙饋感應發(fā)電機系統控制器調參
8.4 風機接入的多機電力系統控制器調參
8.5 儲能系統非線性控制器調參
第9章人工智能在新能源發(fā)電系統參與電網調頻和調壓中的應用
9.1概述
9.2人工智能在新能源發(fā)電系統參與電網調頻中的應用
9.3人工智能在新能源發(fā)電系統參與電網調壓中的應用
參考文獻
后記