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新基建与智能电网
作者：胡博
出版社：科学出版社
出版时间：2023-03-01
ISBN：9787030731791
定价：¥98.00
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内容简介
本书通过分析新基建中各项关键技术与智能电网的相关性，阐述将5G、大数据、人工智能等技术应用于智能电网的方法。书中重点介绍新基建中相关技术及其在智能电网中的应用情况，包括5G、大数据、新能源汽车和充电桩、人工智能、特高压、工业互联网六个方面的内容。本书旨在为广大读者解读现阶段能源电力行业新基建与智能电网共同面临的挑战以及解决问题的技术。
作者简介
暂缺《新基建与智能电网》作者简介
目录
目录
前言
第1章 面向新基建的智能电网 1
1.1 智能电网 1
1.1.1 智能电网的定义 3
1.1.2 智能电网的特征 3
1.1.3 智能电网的背景以及发展现状 4
1.1.4 智能电网的发展趋势 6
1.1.5 智能电网的关键技术 8
1.1.6 建设智能电网的作用与意义 11
1.2 新基建与智能电网的关系 11
1.2.1 新基建的定义 12
1.2.2 5G与智能电网的关系 13
1.2.3 大数据与智能电网的关系 13
1.2.4 人工智能与智能电网的关系 14
1.2.5 特高压与智能电网的关系 15
1.2.6 工业互联网与智能电网的关系 16
1.3 新基建背景下智能电网的发展现状与发展规划 16
1.3.1 新基建背景下智能电网的发展现状 16
1.3.2 新基建背景下智能电网的发展规划 17
1.4 本章小结 18
第2章 5G应用下的智能电网 19
2.1 5G关键技术 19
2.1.1 5G电力专网技术 19
2.1.2 5G网络切片技术 22
2.1.3 5G边缘计算技术 28
2.2 5G对智能电网的影响 33
2.3 5G对电网的革新 35
2.4 基于5G电力专网的负荷精准控制 37
2.4.1 负荷控制的定义 37
2.4.2 负荷控制的原理 38
2.4.3 电力负荷控制的目的及手段 38
2.4.4 基于5G的电力负荷精准控制 39
2.5 基于5G网络切片的智能发配输电 39
2.5.1 5G网络切片在智能电网中的应用 39
2.5.2 5G智能切片在智能电网应用中面临的挑战 42
2.6 基于5G边缘计算的智能电网数据处理 44
2.6.1 基于5G的移动边缘计算技术应用场景 44
2.6.2 基于5G边缘计算网关在智能电网中的应用 45
2.7 本章小结 47
第3章 大数据应用下的智能电网 48
3.1 大数据关键技术 48
3.1.1 大数据图像处理技术 48
3.1.2 大数据分析及挖掘技术 51
3.1.3 非结构化大数据存储与处理技术 55
3.2 大数据图像处理技术在智能电网中的应用 59
3.2.1 基建选址 60
3.2.2 用户需求分析 60
3.2.3 智能化控制 61
3.2.4 协同管控 61
3.3 大数据分析及挖掘技术在智能电网中的应用 61
3.3.1 智能电网可视化平台设计规划 62
3.3.2 应用场景 64
3.4 非结构化大数据存储与处理技术在智能电网中的应用 66
3.4.1 非结构化大数据存储与处理技术应用架构设计 66
3.4.2 数据架构设计 68
3.4.3 技术架构设计 68
3.4.4 关键应用场景 70
3.5 电力大数据在智能电网中的应用 71
3.5.1 电力大数据的来源 71
3.5.2 电力大数据的特征 72
3.5.3 电力大数据在智能电网中的作用 73
3.6 电力大数据背景下创新电网规划 73
3.6.1 电力大数据背景下创新电网规划体系 73
3.6.2 电力大数据背景下电网规划研究 74
3.7 本章小结 76
第4章 新能源汽车和充电桩应用下的智能电网 77
4.1 新能源汽车和充电桩关键技术 78
4.1.1 V2G技术 78
4.1.2 大容量直流充电桩集群技术 83
4.2 基于V2G技术的微电网调峰调频 85
4.2.1 微电网概述 86
4.2.2 基于V2G技术的微电网调峰 87
4.2.3 基于V2G技术的微电网调频 88
4.3 基于大容量直流充电桩集群技术的电网调峰 90
4.3.1 电力系统运行的特点及其调峰需求 90
4.3.2 利用电动汽车充电的集群控制功能调峰 92
4.4 充电桩接入电网后的影响分析 93
4.4.1 充电桩充电对电能计量的影响 94
4.4.2 充电桩充电对电网的影响 95
4.5 新能源汽车在智能电网中的前景展望 96
4.5.1 新能源汽车发展对国家减排政策的助力 97
4.5.2 新能源汽车发展对电网产生的巨大影响 97
4.5.3 满足新能源汽车快速增长需求的智能电网展望 99
4.6 本章小结 101
第5章 人工智能应用下的智能电网 102
5.1 人工智能关键技术 102
5.1.1 人工神经网络 102
5.1.2 遗传算法 104
5.2 新一代人工智能在智能电网中应用的关键问题 105
5.2.1 算法 105
5.2.2 数据 106
5.2.3 算力 106
5.3 新一代人工智能在智能电网中的重点应用领域 106
5.3.1 能源供应领域 107
5.3.2 电力系统安全与控制领域 108
5.3.3 运维与故障诊断领域 109
5.3.4 电力需求领域 110
5.3.5 电力市场领域 110
5.4 人工智能在电网建设与运行中的应用 111
5.4.1 人工神经网络在智能电网中的应用 111
5.4.2 遗传算法在智能电网中的应用 113
5.4.3 人工智能在智能电网中的其他应用实例 114
5.5 人工智能在智能电网中的前景展望 117
5.6 本章小结 119
第6章 特高压应用下的智能电网 121
6.1 特高压关键技术 122
6.1.1 特高压直流技术 122
6.1.2 特高压交流技术 123
6.1.3 特高压交直流技术对比 125
6.2 基于特高压交直流技术的坚强智能电网 129
6.2.1 特高压与智能电网的统一性 130
6.2.2 交流特高压在智能电网中的应用 130
6.2.3 直流特高压在智能电网中的应用 131
6.3 特高压在智能电网中的前景展望 132
6.3.1 特高压在智能电网建设中的优势地位 133
6.3.2 特高压对我国能源绿色低碳转型步伐的加速 134
6.3.3 特高压对新基建建设的推动 134
6.3.4 特高压对能源互联网实现“双碳”目标的助力 135
6.4 本章小结 135
第7章 工业互联网应用下的智能电网 136
7.1 工业互联网关键技术 136
7.1.1 边缘计算技术 136
7.1.2 数据交互技术 137
7.1.3 云计算环境架构 139
7.2 基于边缘计算技术的智慧电网应用 139
7.2.1 边缘计算特点 139
7.2.2 智慧电网边缘解决方案 140
7.3 基于ZigBee的数据交互技术在智能电网中的应用 143
7.3.1 ZigBee技术特点 143
7.3.2 基于ZigBee技术的远程抄表系统硬件实现 144
7.3.3 基于ZigBee技术的远程抄表系统软件实现 144
7.4 工业互联网在智能电网中的前景展望 145
7.5 本章小结 145
参考文献 146
前言
第1章 面向新基建的智能电网 1
1.1 智能电网 1
1.1.1 智能电网的定义 3
1.1.2 智能电网的特征 3
1.1.3 智能电网的背景以及发展现状 4
1.1.4 智能电网的发展趋势 6
1.1.5 智能电网的关键技术 8
1.1.6 建设智能电网的作用与意义 11
1.2 新基建与智能电网的关系 11
1.2.1 新基建的定义 12
1.2.2 5G与智能电网的关系 13
1.2.3 大数据与智能电网的关系 13
1.2.4 人工智能与智能电网的关系 14
1.2.5 特高压与智能电网的关系 15
1.2.6 工业互联网与智能电网的关系 16
1.3 新基建背景下智能电网的发展现状与发展规划 16
1.3.1 新基建背景下智能电网的发展现状 16
1.3.2 新基建背景下智能电网的发展规划 17
1.4 本章小结 18
第2章 5G应用下的智能电网 19
2.1 5G关键技术 19
2.1.1 5G电力专网技术 19
2.1.2 5G网络切片技术 22
2.1.3 5G边缘计算技术 28
2.2 5G对智能电网的影响 33
2.3 5G对电网的革新 35
2.4 基于5G电力专网的负荷精准控制 37
2.4.1 负荷控制的定义 37
2.4.2 负荷控制的原理 38
2.4.3 电力负荷控制的目的及手段 38
2.4.4 基于5G的电力负荷精准控制 39
2.5 基于5G网络切片的智能发配输电 39
2.5.1 5G网络切片在智能电网中的应用 39
2.5.2 5G智能切片在智能电网应用中面临的挑战 42
2.6 基于5G边缘计算的智能电网数据处理 44
2.6.1 基于5G的移动边缘计算技术应用场景 44
2.6.2 基于5G边缘计算网关在智能电网中的应用 45
2.7 本章小结 47
第3章 大数据应用下的智能电网 48
3.1 大数据关键技术 48
3.1.1 大数据图像处理技术 48
3.1.2 大数据分析及挖掘技术 51
3.1.3 非结构化大数据存储与处理技术 55
3.2 大数据图像处理技术在智能电网中的应用 59
3.2.1 基建选址 60
3.2.2 用户需求分析 60
3.2.3 智能化控制 61
3.2.4 协同管控 61
3.3 大数据分析及挖掘技术在智能电网中的应用 61
3.3.1 智能电网可视化平台设计规划 62
3.3.2 应用场景 64
3.4 非结构化大数据存储与处理技术在智能电网中的应用 66
3.4.1 非结构化大数据存储与处理技术应用架构设计 66
3.4.2 数据架构设计 68
3.4.3 技术架构设计 68
3.4.4 关键应用场景 70
3.5 电力大数据在智能电网中的应用 71
3.5.1 电力大数据的来源 71
3.5.2 电力大数据的特征 72
3.5.3 电力大数据在智能电网中的作用 73
3.6 电力大数据背景下创新电网规划 73
3.6.1 电力大数据背景下创新电网规划体系 73
3.6.2 电力大数据背景下电网规划研究 74
3.7 本章小结 76
第4章 新能源汽车和充电桩应用下的智能电网 77
4.1 新能源汽车和充电桩关键技术 78
4.1.1 V2G技术 78
4.1.2 大容量直流充电桩集群技术 83
4.2 基于V2G技术的微电网调峰调频 85
4.2.1 微电网概述 86
4.2.2 基于V2G技术的微电网调峰 87
4.2.3 基于V2G技术的微电网调频 88
4.3 基于大容量直流充电桩集群技术的电网调峰 90
4.3.1 电力系统运行的特点及其调峰需求 90
4.3.2 利用电动汽车充电的集群控制功能调峰 92
4.4 充电桩接入电网后的影响分析 93
4.4.1 充电桩充电对电能计量的影响 94
4.4.2 充电桩充电对电网的影响 95
4.5 新能源汽车在智能电网中的前景展望 96
4.5.1 新能源汽车发展对国家减排政策的助力 97
4.5.2 新能源汽车发展对电网产生的巨大影响 97
4.5.3 满足新能源汽车快速增长需求的智能电网展望 99
4.6 本章小结 101
第5章 人工智能应用下的智能电网 102
5.1 人工智能关键技术 102
5.1.1 人工神经网络 102
5.1.2 遗传算法 104
5.2 新一代人工智能在智能电网中应用的关键问题 105
5.2.1 算法 105
5.2.2 数据 106
5.2.3 算力 106
5.3 新一代人工智能在智能电网中的重点应用领域 106
5.3.1 能源供应领域 107
5.3.2 电力系统安全与控制领域 108
5.3.3 运维与故障诊断领域 109
5.3.4 电力需求领域 110
5.3.5 电力市场领域 110
5.4 人工智能在电网建设与运行中的应用 111
5.4.1 人工神经网络在智能电网中的应用 111
5.4.2 遗传算法在智能电网中的应用 113
5.4.3 人工智能在智能电网中的其他应用实例 114
5.5 人工智能在智能电网中的前景展望 117
5.6 本章小结 119
第6章 特高压应用下的智能电网 121
6.1 特高压关键技术 122
6.1.1 特高压直流技术 122
6.1.2 特高压交流技术 123
6.1.3 特高压交直流技术对比 125
6.2 基于特高压交直流技术的坚强智能电网 129
6.2.1 特高压与智能电网的统一性 130
6.2.2 交流特高压在智能电网中的应用 130
6.2.3 直流特高压在智能电网中的应用 131
6.3 特高压在智能电网中的前景展望 132
6.3.1 特高压在智能电网建设中的优势地位 133
6.3.2 特高压对我国能源绿色低碳转型步伐的加速 134
6.3.3 特高压对新基建建设的推动 134
6.3.4 特高压对能源互联网实现“双碳”目标的助力 135
6.4 本章小结 135
第7章 工业互联网应用下的智能电网 136
7.1 工业互联网关键技术 136
7.1.1 边缘计算技术 136
7.1.2 数据交互技术 137
7.1.3 云计算环境架构 139
7.2 基于边缘计算技术的智慧电网应用 139
7.2.1 边缘计算特点 139
7.2.2 智慧电网边缘解决方案 140
7.3 基于ZigBee的数据交互技术在智能电网中的应用 143
7.3.1 ZigBee技术特点 143
7.3.2 基于ZigBee技术的远程抄表系统硬件实现 144
7.3.3 基于ZigBee技术的远程抄表系统软件实现 144
7.4 工业互联网在智能电网中的前景展望 145
7.5 本章小结 145
参考文献 146
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