本書繫統、深入地闡述了智能電網供需互動能量優化技術，以供需互動優化控制理論框架為基礎，詳細介紹了信息接入與傳輸優化策略、供需互動需求側管理策略和供需互動協同優化策略，並給出了大量的定性和定量分析。全書共6章，內容包括緒論、智能電網供需互動優化控制基礎、基於三層網絡架構的供需互動信息接入與傳輸優化策略、供需互動環境下需求側管理策略、供需互動環境下協同優化策略及智能電網供需互動技術發展趨勢。本書取材新穎，內容豐富，體繫完整，涵蓋了作者多年來在智能電網領域所取得的科研成果，以及國內外智能電網能量優化控制的最新成果和進展。本書的讀者對像是從事智能電網信息處理和能量管控的專業技術人員、科研工作者，以及從事相關領域研究的高校教師、研究生。

趙強，多年來一直從事智能電網、能源互聯網的研究，為河北省秦皇島市東北大學秦皇島分校計算機與通信工程學院教師，支持橫縱向課題10餘項，發表學術論文20餘篇。

第1章 緒論\t1
1．1 智能電網的發展\t1
1．2 供需互動體繫架構\t3
1．3 國內外研究現狀\t5
1．3．1 信息接入與傳輸策略的研究現狀\t5
1．3．2 需求側管理的研究現狀\t7
1．3．3 供給側優化控制的研究現狀\t9
參考文獻\t15
第2章 智能電網供需互動優化控制基礎\t24
2．1 供需互動優化控制理論框架\t24
2．2 基於分段函數模型的分析方法\t26
2．2．1 基於分段函數模型的風電出力不確定性分析\t26
2．2．2 基於分段函數模型的機組開機成本分析\t28
2．3 基於負荷物理特性及用電方式的交互機理分析方法\t29
2．3．1 電動汽車電池模型\t29
2．3．2 電動汽車到達時間的隨機模型\t29
2．3．3 電動汽車日常行駛電量消耗模型\t30
2．3．4 可參與互動的電動汽車電池剩餘電量分析模型\t30
2．4 基於層次分析法的多因素耦合影響分析方法\t31
2．4．1 基於層次分析法的通信網絡參數耦合影響分析\t31
2．4．2 基於層次分析法的多目標機組組合優化模型\t34
2．5 基於最優化的互動優化方法\t34
2．5．1 源源互補優化方法\t34
2．5．2 源網互動優化方法\t36
2．5．3 源荷互動優化方法\t38
2．6 基於認知強化學習的供需互動優化方法\t39
2．6．1 強化學習理論\t39
2．6．2 深度強化學習\t41
2．6．3 多智能體強化學習\t43
2．6．4 認知強化學習\t45
參考文獻\t46
第3章 基於三層網絡架構的供需互動信息接入與傳輸優化策略\t47
3．1 供需互動業務的信息接入與傳輸網絡架構\t47
3．2 電動汽車規模化應用的雙向互動信息接入優化策略\t50
3．2．1 電動汽車入網的信息傳輸網絡架構\t50
3．2．2 基於多屬性決策的中繼選擇算法\t51
3．2．3 基於遺傳算法的信道分配機制\t58
3．3 適用於互動業務的自適應網絡選擇算法\t65
3．3．1 基於動態屬性機制的自適應網絡選擇算法\t65
3．3．2 仿真實驗及結果分析\t71
第4章 供需互動環境下需求側管理策略\t75
4．1 電池SOC估計及生命周期優化管理\t75
4．1．1 基於修正模型的SOC估計算法\t76
4．1．2 基於幾何過程的電池生命周期優化管理\t84
4．2 考慮配電網安全運行的電動汽車充放電優化策略\t92
4．2．1 確定電動汽車充放電狀態模型\t93
4．2．2 電動汽車充放電功率優化調度\t95
4．2．3 仿真實驗及結果分析\t98
4．3 考慮用戶熱舒適度的建築用戶需求響應策略\t103
4．3．1 隨機森林算法概述\t103
4．3．2 基於MBCRF算法的建築用戶需求響應策略\t107
4．3．3 仿真實驗及結果分析\t114
4．4 考慮可再生能源不確定性的日前、日間需求側管理策略\t119
4．4．1 日前、日間兩階段優化模型\t121
4．4．2 風電出力預測誤差處理\t125
4．4．3 日前、日間兩階段調度優化算法\t126
4．4．4 仿真實驗及結果分析\t129
4．5 不穩定通信環境下分級式需求響應策略\t138
4．5．1 需求響應調度繫統架構及運行機制\t139
4．5．2 基於實時電價的需求響應管理\t141
4．5．3 不穩定通信環境對需求響應性能的影響\t144
4．5．4 基於認知強化學習的需求響應管理\t148
4．5．5 仿真實驗及結果分析\t153
參考文獻\t162
第5章 供需互動環境下協同優化策略\t165
5．1 考慮電動汽車換電站和風電的機組組合優化策略\t165
5．1．1 考慮換電站和風電的機組組合模型\t165
5．1．2 仿真實驗及結果分析\t173
5．2 基於虛擬電價的供需互動協同優化策略\t178
5．2．1 供需互動環境下的機組組合優化模型\t178
5．2．2 基於虛擬電價的協同優化策略\t185
5．2．3 仿真實驗及結果分析\t188
5．3 基於博弈論的供需互動協同優化策略\t197
5．3．1 基於博弈論的協同優化策略\t198
5．3．2 仿真實驗及結果分析\t200
5．4 風電並網下日前、日間、實時多尺度供需互動協同優化 策略\t203
5．4．1 日前24小時調度計劃建模\t204
5．4．2 日間4小時滾動調度計劃建模\t208
5．4．3 實時15分鐘調度計劃建模\t210
5．4．4 超啟發式算法\t211
5．4．5 仿真實驗及結果分析\t215
5．5 多能源繫統供需互動協同優化策略\t222
5．5．1 多能源繫統基本結構\t222
5．5．2 網絡化能量樞紐結構\t224
5．5．3 計及供需不確定性的多能源繫統供需互動協同優化模型\t228
5．5．4 計及供需不確定性的多能源繫統供需互動協同優化方法\t236
5．5．5 多能源繫統多目標供需互動協同優化方法\t238
5．5．6 多能源繫統算例分析\t242
參考文獻\t254
第6章 智能電網供需互動技術發展趨勢\t257