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| 編輯推薦： |
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本书为“十四五”国家重点出版规划项目、湖北省公益学术著作出版资金资助项目。作者为武汉大学张俊教授。本书依托作者团队的重大项目的研究成果撰写而成，对企业、科研单位、高校等社会各界了解、学习、应用工业互联网前沿管控技术有一定的帮助。
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| 內容簡介： |
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本书依托科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目“人在回路的大电网调控混合增强智能基础理论”(2018AAA0101504)而撰写，介绍了基于人机混合智能的高动态系统调控理论方法、含新型人机智能接口的多源异构数据和知识处理关键技术，以及人机混合智能调控系统智能水平评估和自主进化理论方法与平台研发，并给出了混合智能在高动态系统中的管控机制、交互途径、趋优方法及部署架构；通过丰富案例展示理论技术的实现路径，构造人机混合智能在高动态系统调控中的系统工程方法和实施范式，为人机混合智能在高动态系统调控业务中的科学研究以及工程应用提供体系化指导。本书可作为企业、科研单位、高校等社会各界了解、学习、应用工业互联网前沿管控技术的重要参考书。
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| 關於作者： |
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张俊，武汉大学电气与自动化学院教授，博士生导师。2008年毕业于美国亚利桑那州立大学，获博士学位；2011年在美国丹佛大学任教，并获终身教授资格。2017年入选*海外高层次引进人才青年。现任中国自动化学会副秘书长，并担任IEEE武汉分会主席、《智能科学与技术学报》副主编、《自动化学报》（中英文版）编委会成员。研究领域包括复杂系统建模、人机混合增强智能等理论方法在能源电力中的应用。近五年主持或参与包括科技创新2030“新一代人工智能”重大项目在内的二十余项*、省部级项目及行业级科技项目。出版专著五部；发表SCI收录论文四十余篇、ESI和知网中文高被引论文五篇。获得多项国内外重要奖项，包括杨嘉墀科技奖个人二等奖、中国自动化学会科技进步奖一等奖等。
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| 目錄：
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目录第1章基于多智能体的高动态系统调控关键技术/11.1计及风光新能源的电力系统源网协同实时调度策略/11.1.1问题描述/21.1.2DDRL架构/51.1.3案例研究/111.2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/181.2.1基础模型与理论方法/191.2.2基于邻域特征聚合的源储协同实时调度方法/241.2.3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/442.1引言/442.2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/462.2.1基本模型与约束设置/462.2.2决策过程建模/482.3考虑电网拓扑可变性的复杂电网状态表征方法/492.3.1时变电网状态的统一规整方法/492.3.2基于图注意力机制的电网状态邻域聚合表征方法/512.4基于改进蒙特卡罗树搜索的强化学习动作空间优化方法/522.5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/542.5.1安全校核结果引导的智能体深度探索训练机制/542.5.2考虑控制策略长短期效益的智能体部署机制/572.6计及电网层级特征的实时状态差异化融合方法/582.6.1电网高级、初级特征的构造方法/582.6.2综合全局、局部特征的电网状态多层级图表征架构/592.7融合调度员校正控制经验的强化学习增强机制/612.7.1基于示教学习的有功校正控制强化学习增强机制/612.7.2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/622.8计及校正控制动作稀疏性的智能体训练算法/632.9算例分析/682.9.1算例设计/682.9.2算法基本控制性能测试及分析/712.9.3示教数据融合训练机制的有效性分析/762.9.4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目录第3章基于图计算的多源异构数据和知识处理关键技术/853.1基于功能缺陷文本的电力二次设备智能诊断与辅助决策/853.1.1引言/853.1.2电力二次设备功能缺陷记录文本描述/863.1.3电力二次设备功能缺陷智能诊断与辅助决策平台/883.1.4基于BiLSTMCRF的电力二次设备功能缺陷文本信息抽取/903.1.5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/923.1.6算例分析/963.2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/1003.2.1引言/1003.2.2故障处置实时辅助决策技术路线/1013.2.3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/1043.2.4基于故障处置的多元数据融合知识图谱构建与推理方法/1083.2.5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/1244.1“黑天鹅”事件下的小样本迁移学习框架/1244.1.1“黑天鹅”事件下的社会用电需求波动分析/1254.1.2基于CNN的经济电力关系特征提取器构建/1264.1.3基于迁移学习的小样本电力负荷预测框架/1294.1.4算例分析/1314.2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/1454.2.1EPICS框架：政策量化/1474.2.2EPICS框架：混频经济数据融合/1524.2.3考虑经济、政策因素的中长期用电量预测方法/1524.2.4EPICS政策量化结果/1534.2.5EPICS混频经济数据指标选取结果/1564.2.6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/1655.1SHAP值法/1685.1.1DRL中的SHAP值法/1685.1.2Deep SHAP方法/1695.1.3实验平台/1715.1.4实验算例/1725.2基于加权倾斜决策树的电力系统DRL控制策略提取/1815.2.1引言/1815.2.2电力系统DRL控制策略提取框架/1825.2.3WODT算法/1845.2.4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/1986.1架构建设背景/1986.2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/1996.2.1可信的分布式数据、计算和算法模型/2016.2.2物理信息深度学习/2036.2.3融合系统运行规则的混合型DRL方法/2056.2.4从知识图谱到因果分析的方法/2066.2.5可解释性人工智能与数字人/2076.3应用示例/2086.3.1物理信息深度学习示例/2086.3.2知识图谱和因果分析示例/2096.3.3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/2227.1引言/2227.2PLASE系统/2257.2.1PLASE系统的基本结构和目标函数/2257.2.2PLASE系统的结构/2267.3算例实验/2337.3.1实验设计/2337.3.2基准智能体的智能评估结果/2377.3.3超参数对智能体智能水平的影响/2387.3.4*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/2478.1复杂系统理论方法发展概述/2478.2复杂系统与人机混合增强智能/2498.3总体问题/2508.3.1背景分析/2518.3.2机器智能对复杂系统的认知和管控/2528.3.3人类智能与机器智能之间的认知管控博弈关系/2538.4基于复杂系统管控的人机互信知识自动化流程/2548.4.1人机功能部署:基于任务和流程/2548.4.2人机行为约束:基于规则和职责/2558.4.3人机智能理解:基于相互解释/2568.4.4人机决策验证:基于经验知识和并行系统/2568.5人机混合增强智能、人机互信知识自动化与大电网调控/2568.5.1基于人类智能的大电网调控/2578.5.2机器智能对大电网的认知和管控/2588.5.3人机互信的知识自动化在大电网调控中的应用规则/2618.6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
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总序工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。它以网络为基础，以平台为中枢，以数据为要素，以安全为保障，通过对人、机、物的全面连接，变革传统制造模式、生产组织方式和产业形态，构建起全要素、全产业链、全价值链、全面连接的新型工业生产制造和服务体系，对提升产业链现代化水平、促进数字经济和实体经济深度融合、引领经济高质量发展具有重要作用。 “工业互联网前沿技术丛书”是由中国工业互联网研究院与华中科技大学出版社共同发起，为服务“工业互联网创新发展”国家重大战略，贯彻落实“互联网＋先进制造业” “第十四个五年规划和2035年远景目标” 等国家政策，面向世界科技前沿、面向国家经济主战场和国防建设重大需求，精准策划，汇集中国工业互联网先进技术的一套原创科技著作。本丛书立足国际视野，聚焦工业互联网国际学术前沿和技术难点，助力我国制造业发展和高端人才培养，展现了我国工业互联网前沿科技领域取得的自主创新研究成果，充分体现了权威性、原创性、先进性、国际性、实用性等特点。为此，向为本丛书出版付出聪明才智和辛勤劳动的所有科技工作人员表示崇高的敬意！中国正处在举世瞩目的经济高质量发展阶段，应用工业互联网前沿技术振兴我国制造业天地广阔，大有可为！本丛书主要汇集国内高校和科研院所的科研成果及企业的工程应用成果。热切希望我国IT人员与企业工程技术人员密切合作，促进工业互联网平台落地生根。期望本丛书这一绚丽的科技之花在祖国大地上结出丰硕的工程应用之果，为“制造强国、网络强国”建设作出新的、更大的贡献。中国工程院院士中国工业互联网研究院技术专家委员会主任北京化工大学教授 高金吉2023年5月前言当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上，这导致当前人工智能技术条件与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟。现实的需求催生了人工智能的一种新形态——人机混合增强智能形态，即人类智能与机器智能协同贯穿于系统认知、管理、控制等过程的始终，人类的认知和机器智能认知混合，形成增强型的智能形态，这种形态是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式。2018年前后，以科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目的“人机混合智能”专题为契机，笔者团队开始了对人机混合智能在以电力系统为代表的复杂系统管控中应用的探索和研究。电力系统是*复杂的人工系统，我国电网规模庞大、结构复杂，随着新能源的大规模接入，其不确定性、开放性和脆弱性也愈加明显，单纯依赖调度员经验的调控模式面临的挑战日益严重，而常规的数据驱动方法在鲁棒性、可解释性等方面存在不足，难以应用于对决策可靠性有严格要求的实际调控业务。因此，将人类的高级认知能力与机器的强大分析能力相结合，构建人机混合智能模式，在未来电力系统以及其他高动态复杂系统的管理和控制方面具有显著的优越性。为此，在近年来的研究中，笔者团队围绕混合智能在高动态复杂系统中的管控机制、交互途径、趋优方法及部署架构开展理论探索和实验验证，从多机协作、先验嵌入、知识工程、数据驱动四个角度构建高动态系统的人机混合智能管控关键技术体系，利用多元可解释人工智能技术与数字人技术建立新型人机交互模式，以人类智力评估理论为引导，建立智能量化评估结果驱动的混合智能自主趋优进化机制，最终提出混合智能在复杂系统管控中的部署架构。人机混合智能研究目前尚处于蓬勃发展阶段，学界围绕其在复杂系统中应用的理论思想也在不断丰富和深化，相关新技术和新方法也在不断涌现。笔者团队希望通过撰写本书，对团队近年工作进行总结，为相关领域的研究者提供一定参考。与此同时，人机混合智能这一议题尚存在大量未探索的领域，笔者对其认识还存在许多不足，请各位读者海涵，并提出批评和建议。著者2024年4月
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