人机混合智能高动态系统知识自动化和调控关键技术及平台-张俊许沛东-华中科技大学出版社 pdf下载

●第1章基于多智能体的高动态系统调控关键技术/1
1.1计及风光新能源的电力系统源网协同实时调度策略/1
1.1.1问题描述/2
1.1.2DDRL架构/5
1.1.3案例研究/11
1.2基于邻域特征聚合的高比例新能源电力系统源储协同实时调度策略/18
1.2.1基础模型与理论方法/19
1.2.2基于邻域特征聚合的源储协同实时调度方法/24
1.2.3算例仿真/30
本章参考文献/41
第2章基于示教学习的人机混合增强智能理论方法/44
2.1引言/44
2.2计及拓扑调节和电网拓扑可变性的有功校正控制强化学习方法/46
2.2.1基本模型与约束设置/46
2.2.2决策过程建模/48
2.3考虑电网拓扑可变性的复杂电网状态表征方法/49
2.3.1时变电网状态的统一规整方法/49
2.3.2基于图注意力机制的电网状态邻域聚合表征方法/51
2.4基于改进蒙特卡罗树搜索的强化学习动作空间优化方法/52
2.5安全校核结果引导下的有功校正控制智能体训练与部署机制/54
2.5.1安全校核结果引导的智能体深度探索训练机制/54
2.5.2考虑控制策略长短期效益的智能体部署机制/57
2.6计及电网层级特征的实时状态差异化融合方法/58
2.6.1电网高级、初级特征的构造方法/58
2.6.2综合全局、局部特征的电网状态多层级图表征架构/59
2.7融合调度员校正控制经验的强化学习增强机制/61
2.7.1基于示教学习的有功校正控制强化学习增强机制/61
2.7.2考虑示教经验多样性的有功校正控制示教数据集构建方法/62
2.8计及校正控制动作稀疏性的智能体训练算法/63
2.9算例分析/68
2.9.1算例设计/68
2.9.2算法基本控制性能测试及分析/71
2.9.3示教数据融合训练机制的有效性分析/76
2.9.4先验经验比例对智能体性能的影响分析/81
本章小结/81
本章参考文献/82
人机混合智能高动态系统知识自动化和调控关键技术及平台
第3章基于图计算的多源异构数据和知识处理关键技术/85
3.1基于功能缺陷文本的电力二次设备智能诊断与辅助决策/85
3.1.1引言/85
3.1.2电力二次设备功能缺陷记录文本描述/86
3.1.3电力二次设备功能缺陷智能诊断与辅助决策平台/88
3.1.4基于BiLSTMCRF的电力二次设备功能缺陷文本信息抽取/90
3.1.5电力二次设备功能缺陷知识图谱构建与知识应用：智能诊断与辅助决策/92
3.1.6算例分析/96
3.2基于迁移学习的电网故障处置知识图谱构建及实时辅助决策研究/100
3.2.1引言/100
3.2.2故障处置实时辅助决策技术路线/101
3.2.3面向电网故障领域的基于迁移学习的小样本文本实体识别/104
3.2.4基于故障处置的多元数据融合知识图谱构建与推理方法/108
3.2.5基于电网故障处置知识图谱的实时辅助决策及应用算例/111
本章小结/119
本章参考文献/120
第4章小样本多源异构数据深度学习关键技术/124
4.1“黑天鹅”事件下的小样本迁移学习框架/124
4.1.1“黑天鹅”事件下的社会用电需求波动分析/125
4.1.2基于CNN的经济电力关系特征提取器构建/126
4.1.3基于迁移学习的小样本电力负荷预测框架/129
4.1.4算例分析/131
4.2用于社会能源和电力消耗分析的经济与政策综合计算系统/145
4.2.1EPICS框架：政策量化/147
4.2.2EPICS框架：混频经济数据融合/152
4.2.3考虑经济、政策因素的中长期用电量预测方法/152
4.2.4EPICS政策量化结果/153
4.2.5EPICS混频经济数据指标选取结果/156
4.2.6考虑经济、政策因素的中长期用电量预测结果/157
本章小结/160
本章参考文献/162
第5章基于可解释性方法的人机混合智能增强关键技术/165
5.1SHAP值法/168
5.1.1DRL中的SHAP值法/168
5.1.2DeepSHAP方法/169
5.1.3实验平台/171
5.1.4实验算例/172
5.2基于加权倾斜决策树的电力系统DRL控制策略提取/181
5.2.1引言/181
5.2.2电力系统DRL控制策略提取框架/182
5.2.3WODT算法/184
5.2.4算例分析/187
本章小结/192
本章参考文献/192
第6章物理数据知识混合驱动的高动态系统管控架构/198
6.1架构建设背景/198
6.2物理-数据-知识混合驱动的人机混合增强智能系统分析和管控方法/199
6.2.1可信的分布式数据、计算和算法模型/201
6.2.2物理信息深度学习/203
6.2.3融合系统运行规则的混合型DRL方法/205
6.2.4从知识图谱到因果分析的方法/206
6.2.5可解释性人工智能与数字人/207
6.3应用示例/208
6.3.1物理信息深度学习示例/208
6.3.2知识图谱和因果分析示例/209
6.3.3人机混合增强智能电网调控示例/212
本章小结/217
本章参考文献/218
第7章人机混合增强智能评估及自主进化关键技术/222
7.1引言/222
7.2PLASE系统/225
7.2.1PLASE系统的基本结构和目标函数/225
7.2.2PLASE系统的结构/226
7.3算例实验/233
7.3.1实验设计/233
7.3.2基准智能体的智能评估结果/237
7.3.3超参数对智能体智能水平的影响/238
7.3.4很优智能体超参数及智能体智能水平变化情况/241
本章小结/243
本章参考文献/243
第8章人机混合增强智能系统知识自动化和调控平台/247
8.1复杂系统理论方法发展概述/247
8.2复杂系统与人机混合增强智能/249
8.3总体问题/250
8.3.1背景分析/251
8.3.2机器智能对复杂系统的认知和管控/252
8.3.3人类智能与机器智能之间的认知管控博弈关系/253
8.4基于复杂系统管控的人机互信知识自动化流程/254
8.4.1人机功能部署:基于任务和流程/254
8.4.2人机行为约束:基于规则和职责/255
8.4.3人机智能理解:基于相互解释/256
8.4.4人机决策验证:基于经验知识和并行系统/256
8.5人机混合增强智能、人机互信知识自动化与大电网调控/256
8.5.1基于人类智能的大电网调控/257
8.5.2机器智能对大电网的认知和管控/258
8.5.3人机互信的知识自动化在大电网调控中的应用规则/261
8.6人机混合增强智能的电网调控应用示例/262
本章小结/264
本章参考文献/265