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桑德拉销售原则 伍杰 [美]大卫·马特森
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| 編輯推薦： |
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本书的特色是运用大数据理论方法，研究当今的电力灾害重点问题，电力输电线路覆冰预测以及电网覆冰覆冰灾害风险管理问题，具有较高的新颖性、学术性和创新性，具有重要的实际意义和学术价值。可供电力企业在电网自然灾害运营监控和安全防御等领域参考使用。因此，具有较好的社会需求。
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| 內容簡介： |
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本书针对我国严重的输电线路覆冰问题，从研究线路覆冰产生机理出发，对导线覆冰影响因素进行了识别分析，在建立基于Spark大数据平台的覆冰数据预处理模型基础上，构建了输电线路覆冰影响因素量化分析模型。以覆冰影响因素识别与量化为依据，结合Spark处理平台分别建立了输电线路覆冰预测模型和覆冰状态风险智能评估模型，并因此构建了区域电网覆冰灾害风险管理体系，进行了实证研究。
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| 關於作者： |
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马天男，国网四川省电力有限公司经济技术研究院，华北电力大学经济与管理学院2017年6月博士毕业。从事电力预测、电网运营管理、智能计算、电力规划、电力能源改革与政策等研究。牛东晓，长江学者特聘教授，新世纪百千万人才工程国家级人选，华北电力大学博导、教授，从事电力预测、电网运营管理、智能计算、电力技术经济、电力能源改革与政策等研究。许晓敏，华北电力大学管理科学与工程博士后科研流动站在站博士后。从事电力预测、电网运营管理、电力市场等研究。
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| 目錄：
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前言第一章概述?1第一节 电力线路覆冰及其相关研究?1第二节 大数据分析相关理论?10第三节 覆冰预测相关理论?17第四节 覆冰影响因素分析相关理论?29第五节 风险管理相关理论?33第二章 输电线路覆冰产生机理?39第一节 输电线路覆冰成因及覆冰条件?39第二节 输电线路典型覆冰形态?44第三节 覆冰对输电线路的危害?47第三章输电线路覆冰影响因素识别与量化分析?49第一节 输电线路覆冰影响因素识别?49第二节 输电线路覆冰大数据准备与整理?58第三节 基于Spark大数据平台的无限深度卷积神经网络覆冰影响因素量化分析?65第四节 实证分析?77第四章基于改进烟花算法优化W-LSSVM的输电线路覆冰预测模型?81第一节 基于离散小波不一致率的特征提取模型?81第二节 基于Spark大数据平台的QFA ? W ? LSSVM覆冰预测模型?86第三节 实证分析?100第四节 Spark大数据平台下基于误差修正的覆冰智能自适应优选综合预测模型?109 第五章 基于DBN ? ANFIS的输电线路覆冰风险智能评估模型?112第一节 输电线路覆冰状态风险等级界定?112第二节 输电线路覆冰风险评估指标体系?114第三节 基于Spark大数据平台的DBN ? ANFIS覆冰风险智能评估模型?117第四节 实证分析?126第六章 输电线路覆冰灾害经济性损失评估?131第一节 输电线路覆冰灾害经济性损失评估指标体系?131第二节 基于层次分析和熵权组合法的评估模型?139第三节 实证分析?145第七章 基于大数据的区域电网覆冰灾害风险管理体系?150第一节 基于大数据的区域电网覆冰风险管理概述?150第二节 区域电网覆冰灾害管理组织机构?152第三节 基于大数据的区域电网覆冰灾害风险识别?154第四节 区域电网覆冰灾害大数据在线预警系统?155第五节 区域电网覆冰灾害大数据应急保障体系?160第六节 区域电网覆冰灾害大数据应急处理预案?165参考文献?174前言近年来，全球恶性灾害事件频繁发生，因持续低温、雨雪、冰冻等气候引起的电网覆冰灾害事故不断加剧，许多地区的电网设备因冻雨覆冰使得荷重增加，从而造成金具损坏、断线、倒塔等严重事故，冰冻灾害问题已经成为许多国家的电网共同面临的难题。我国受到气候和微气象、微地形条件的影响较大，电网冰冻灾害频繁发生，对电力线路的安全运行构成严重威胁。2008年1月，我国发生了大面积积雪冰冻灾害天气，对电网系统造成了大范围的破坏，其中湖南、江西、浙江、安徽、湖北等地的电网发生了严重的倒塔、断线、舞动、覆冰闪络等多种灾害，此次冰灾持续时间长、影响范围之广、覆冰强度之大，使得电网遭受了巨大的经济损失，电网设施遭到损害的程度也达到了历史之最。电网覆冰灾害多形成于微地形、小气候地带，很多区域的覆冰灾害往往发生在交通不便、人迹罕至之处，导致对线路覆冰情况无法及时准确地监测，不能够在第一时间内采取相应地防融冰措施，从而最终导致了严重覆冰灾害事故的发生。随着电网在线监测技术的发展，输电线路覆冰数据种类越来越多，各种各样的大数据也在不断增长，传统数据分析方法已不能满足日益增长的覆冰数据需求。而采用大数据分析工具对大规模异构性覆冰数据进行分析，研究输电线路的覆冰增长规律，构建有效的覆冰预测模型与覆冰风险管理方法，对于提前预防区域电网冰冻灾害、保障电网安全稳定运行具有十分重要的科学意义和应用前景。本书详细地介绍了线路覆冰产生机理、覆冰形态以及覆冰危害等，并对导线覆冰影响因素进行了识别研究，结合输电线路覆冰数据库和大数据运行平台，构建了输电线路覆冰影响因素量化分析方法。进而，在覆冰影响因素识别和量化分析基础上，结合大数据运行平台提出了输电线路覆冰预测模型和覆冰状态风险智能评估方法，对覆冰灾害引起的经济性损失做出评估，并构建了一套区域电网覆冰灾害风险管理体系，从而为区域电网防冰减灾工作提供决策支撑。在本书的编写过程中，特别感谢华北电力大学的张兴平老师、闫庆友老师、赵会茹老师、谭忠富老师、何永秀老师、董军老师的指导和帮助，他们给我们解决了一些疑惑，给予了大力帮助。感谢华北电力大学刘达老师、王永利老师、李金超老师、王建军老师，北京科技大学解玉磊老师以及北京工业大学嵇灵老师对本书编写提供的大量帮助，还要感谢国网四川省电力有限公司经济技术研究院、国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心、电网输变电设备防灾减灾国家重点实验室、国网江苏省电力有限公司电力科学研究院、中国电力科学研究院有限公司等提供的帮助。本书的出版受到国家自然科学基金项目（71471059、71804045）、高等学校学科创新引智计划（B18021）、中央高校基本科研业务费专项资金项目（2018ZD14）以及中国博士后科学基金面上资助项目（2017M620714）等课题的资助，在此，衷心感谢上述项目对本书出版的大力支持和帮助。由于写作时间仓促，作者水平及经验有限，书中疏漏欠妥之处在所难免，恳请读者批评指正。 作者2019年4月
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近年来，全球恶性灾害事件频繁发生，因持续低温、雨雪、冰冻等气候引起的电网覆冰灾害事故不断加剧，许多地区的电网设备因冻雨覆冰使得荷重增加，从而造成金具损坏、断线、倒塔等严重事故，冰冻灾害问题已经成为许多国家的电网共同面临的难题。我国受到气候和微气象、微地形条件的影响较大，电网冰冻灾害频繁发生，对电力线路的安全运行构成严重威胁。2008年1月，我国发生了大面积积雪冰冻灾害天气，对电网系统造成了大范围的破坏，其中湖南、江西、浙江、安徽、湖北等地的电网发生了严重的倒塔、断线、舞动、覆冰闪络等多种灾害，此次冰灾持续时间长、影响范围之广、覆冰强度之大，使得电网遭受了巨大的经济损失，电网设施遭到损害的程度也达到了历史之最。电网覆冰灾害多形成于微地形、小气候地带，很多区域的覆冰灾害往往发生在交通不便、人迹罕至之处，导致对线路覆冰情况无法及时准确地监测，不能够在第一时间内采取相应地防融冰措施，从而最终导致了严重覆冰灾害事故的发生。随着电网在线监测技术的发展，输电线路覆冰数据种类越来越多，各种各样的大数据也在不断增长，传统数据分析方法已不能满足日益增长的覆冰数据需求。而采用大数据分析工具对大规模异构性覆冰数据进行分析，研究输电线路的覆冰增长规律，构建有效的覆冰预测模型与覆冰风险管理方法，对于提前预防区域电网冰冻灾害、保障电网安全稳定运行具有十分重要的科学意义和应用前景。本书详细地介绍了线路覆冰产生机理、覆冰形态以及覆冰危害等，并对导线覆冰影响因素进行了识别研究，结合输电线路覆冰数据库和大数据运行平台，构建了输电线路覆冰影响因素量化分析方法。进而，在覆冰影响因素识别和量化分析基础上，结合大数据运行平台提出了输电线路覆冰预测模型和覆冰状态风险智能评估方法，对覆冰灾害引起的经济性损失做出评估，并构建了一套区域电网覆冰灾害风险管理体系，从而为区域电网防冰减灾工作提供决策支撑。在本书的编写过程中，特别感谢华北电力大学的张兴平老师、闫庆友老师、赵会茹老师、谭忠富老师、何永秀老师、董军老师的指导和帮助，他们给我们解决了一些疑惑，给予了大力帮助。感谢华北电力大学刘达老师、王永利老师、李金超老师、王建军老师，北京科技大学解玉磊老师以及北京工业大学嵇灵老师对本书编写提供的大量帮助，还要感谢国网四川省电力有限公司经济技术研究院、国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心、电网输变电设备防灾减灾国家重点实验室、国网江苏省电力有限公司电力科学研究院、中国电力科学研究院有限公司等提供的帮助。本书的出版受到国家自然科学基金项目（71471059、71804045）、高等学校学科创新引智计划（B18021）、中央高校基本科研业务费专项资金项目（2018ZD14）以及中国博士后科学基金面上资助项目（2017M620714）等课题的资助，在此，衷心感谢上述项目对本书出版的大力支持和帮助。由于写作时间仓促，作者水平及经验有限，书中疏漏欠妥之处在所难免，恳请读者批评指正。 作者2019年4月
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