电力系统大数据与数字孪生系统

本书为“十四五”国家重点图书出版规划项目“未来能源技术系列·新型电力系统”之一。本书共7章，介绍了电力领域的数字孪生技术和大数据技术及其发展方向与应用。第1章是电力物联网、现代能源系统及其数字化概述；第2章介绍了电力系统建模技术；第3章是在建模的基础上讨论了电力系统态势感知与优化调度；第4~6章为本书的核心部分，分别从数字孪生框架与数据利用方法论，数据信息化的理论、算法与案例，电力数字孪生系统的智能应用三个方面阐述了电力数字孪生系统的理念与框架、功能设计与工程实践；第7章对电力数字孪生系统工程项目的现状与未来趋势进行了介绍与展望。本书的绝大部分内容为原创性研究成果，可供从事能源领域、系统态势感知相关工作的人员，以及数据技术、数据科学领域的研究人员参考。

贺兴，上海交通大学电气系助理研究员，IEEE会员。主要研究方向包括电力大数据分析、数字孪生系统等。于2013年起从事电力大数据研究，将随机矩阵理论、深度学习技术等高维统计和人工智能工具引入电力系统学科并应用于出力预测、状态评估、智能巡检、故障诊断、异常行为检测等领域。当前主持国家自然科学基金1项、参与国家重点项目/研发计划/面上项目6项。

1电力物联网、现代能源系统及其数字化概述001
1.1电力系统发展001
1.1.1能源系统发展现状001
1.1.2电力物联网与综合能源网005
1.1.3综合能源网数字孪生系统010
1.2综合能源网的数字化、信息化工程背景015
1.2.1电力物联网与综合能源网工程项目015
1.2.2信息物理系统018
1.3数据科学进展020
1.3.1科学认知论的第四范式演化过程020
1.3.2数据科学——高维统计分析、人工智能技术021
1.4传统模式和工具及其局限性024
1.4.1综合能源数字孪生系统的态势感知技术024
1.4.2综合能源系统用能行为特性分析及关键因素溯源025
参考文献026

2电力系统及其运行模型028
2.1动态系统的数学模型028
2.1.1线性动态系统模型028
2.1.2非线性动态系统模型031
2.2发电机的常用模型032
2.2.1abc坐标系下的有名值方程032
2.2.2同步发电机的基本方程035
2.2.3同步发电机的实用模型036
2.3励磁系统的常规数学模型037
2.3.1发电机励磁系统的原理与分类038
2.3.2发电机励磁系统的数学模型038
2.3.3励磁系统的标幺值和建模所需要的数据043
2.4原动机和调速系统的数学模型044
2.4.1发电机调速系统简介044
2.4.2发电机调速系统连续数学模型044
2.5静态负荷模型及参数辨识047
2.5.1负荷模型分类047
2.5.2负荷模型的参数辨识方法048
2.5.3静态负荷模型的参数辨识048
2.6动态负荷模型的参数辨识049
2.6.1动态负荷机理型模型的参数辨识 049
2.6.2动态负荷传递函数模型的参数辨识 049
2.7电力电子元件的详细模型049
2.7.1STATCOM的并联变换器数学模型049
2.7.2SSSC的串联变换器数学模型051
2.7.3光伏电池的模型053
2.7.4燃料电池055
2.7.5微型燃气轮机模型055
2.8电力系统动态等值的常用方法及优缺点056
2.8.1动态等值问题056
2.8.2同调等值法057
2.8.3模式等值法059
2.8.4估计等值法060
参考文献061

3系统态势感知与优化运行062
3.1综合能源系统态势感知063
3.1.1综合能源系统态势感知研究063
3.1.2虚拟电厂分布式资源聚合079
3.1.3基于合作博弈方法的多虚拟电厂运行089
3.2配电侧电力系统优化调度103
3.2.1优化运行模型105
3.2.2求解算法111
3.3区域综合能源系统优化调度112
3.3.1分布式优化调度112
3.3.2多层级协同优化方法115
参考文献124

4数字孪生技术128
4.1科学范式的演变及电力系统的发展128
4.2数字孪生技术的动机和目的130
4.3数字孪生在工程实际中的应用131
4.4电力数字孪生系统的特点和功能132
4.4.1数字孪生建模132
4.4.2电力系统实时态势感知135
4.4.3超实时虚拟测试136
参考文献137

5电力系统信息化140
5.1数据驱动模式140
5.2电力系统大数据分析和高维统计信息143
5.2.1电力系统数据资源143
5.2.2高维统计信息144
5.3数据挖掘框架和工具145
5.3.1深度学习145
5.3.2随机矩阵理论151
5.3.3信息熵理论153
5.4基于随机矩阵的时空大数据分析157
5.4.1高维统计信息矩阵指标157
5.4.2矩阵系综158
5.4.3MP 定律和圆环定律160
5.4.4随机矩阵理论的中心极限定理162
5.4.5LES及基于LES的假设检验163
5.5基于数据驱动的态势感知166
5.5.1基于随机矩阵方法的运行态势估计方法166
5.5.2基于深度学习的故障诊断及定位167
5.5.3计及不确定性因素的运行态势预测技术168
参考文献170

6电力系统智能化173
6.1静态系统特性的数据模型173
6.1.1电力系统潮流——电力系统雅可比矩阵173
6.1.2潮流的数据模型175
6.1.3雅可比矩阵的数据模型177
6.2动态系统特性的数据模型180
6.2.1Simulink仿真系统的搭建180
6.2.2数据模型的搭建181
6.3负荷预测与异常检测184
6.3.1负荷与用户行为预测和评估184
6.3.2电力系统稳定性扰动早期发现188
6.4基于时空数据的设备全生命周期管理197
6.4.1电力设备全生命周期的阶段197
6.4.2状态检修中电气设备状态的综合判别198
6.4.3基于随机矩阵理论的配电网变压器健康状态在线评估199
6.5系统优化运行策略206
6.5.1“细胞组织”组态206
6.5.2虚拟电厂214
参考文献222

7PSDT的应用现状及未来发展趋势224
7.1工程现状224
7.1.1国家电网上海浦东供电公司数字孪生建设实践225
7.1.2智能电厂227
7.1.3智慧能源系统233
7.2未来趋势239
参考文献242