本书是作者在电力系统优化，尤其是基于人工智能方法解决电力系统优化问题研究的多年成果总结。书中首先简要介绍了电力系统优化的重要性以及人工智能在电力系统中的应用。然后详细介绍了电力系统优化中经济调度、机组组合、水火电调度、最优功率流、无功功率调度和可用传输容量等相关问题，并给出了相关的大量实际案例和具体应用。书中详细介绍了各种约束条件下的经济调度问题，包括燃料约束、传输极限约束、斜坡速率约束、排放约束、环境约束等。此外还详细介绍了通过人工智能方法求解各类机组组合问题的具体应用。

本书是作者在电力系统优化，尤其是基于人工智能方法解决电力系统优化问题研究的多年成果总结。

译者序
原书前言
第1章绪论
1.1电力系统优化的重要意义
1.2人工智能在优化问题中的发展趋势
1.3人工智能在电力系统中的应用
1.4本书概述
参考文献

第2章经济调度
2.1简介
2.2发电机边际成本曲线
2.3不考虑损耗的经济调度公式
2.4考虑输电损耗的经济调度
2.5斜坡速率约束下的经济调度
2.6燃料约束下的经济调度
2.7考虑排放的经济调度
2.7.1排放约束下的经济调度
2.7.2具有排放目标的经济调度
2.8输电约束下的经济调度
2.9非平滑成本函数的经济调度
2.9.1具有禁止运行区的经济调度
2.9.2具有分段二次成本函数的经济调度
2.10热电联产经济调度
2.11水火电经济调度
2.12竞争激烈的电力供应行业中的最优电力调度
2.12.1不考虑需求侧竞价的目标函数
2.12.2考虑需求侧竞价的目标函数
2.13小结
2.14习题
参考文献

第3章机组组合
3.1简介
3.1.1机组约束
3.1.2旋转备用约束
3.1.3输电线路约束
3.1.4斜坡约束
3.1.5燃料约束
3.1.6环境约束
3.1.7必须运行约束
3.1.8降额约束
3.2机组组合问题描述
3.3机组组合求解方法
3.3.1优先级列表法
3.3.2枚举法
3.3.3动态规划
3.3.4Lagrangian松弛
3.3.5增强型增广Lagrange增广Hopfield方法
3.3.6增强优先级顺序和增广Lagrange－Hopfield方法
3.3.7基于Lagrangian松弛的ALHN方法
3.4约束机组组合
3.4.1增强Lagrangian松弛法
3.4.2运用线性/二次规划的启发式搜索（HSLQP）
3.4.3ELRP的整个流程
3.4.4数值计算结果
3.5安全约束下的机组组合
3.5.1增强Lagrangian松弛
3.5.2运用线性/二次规划的启发式搜索
3.5.3整个ELRP流程
3.6基于价格的机组组合
3.7小结
3.8习题
参考文献

第4章水火电调度
4.1简介
4.2水火电厂模型
4.3水火电调度公式化
4.4水火电调度模型
4.4.1协调方程方法
4.4.2峰值负荷抑制方法
4.4.3增广Lagrangian松弛程序
4.5串联水电机组
4.6抽水蓄能水电站
4.7对水电和抽水蓄能水电站的水火电调度问题公式化
4.8包括抽水蓄能水电站的水火电调度解决方法
4.8.1增广Lagrangian松弛
4.8.2运用线性/二次规划启发式搜索
4.8.3ELRP总流程
4.8.4改善优先顺序和ALHN
4.8.5基于Lagrangian松弛方法的ALHN
4.9小结
4.10习题
参考文献

第5章最优潮流
5.1简介
5.2最优潮流问题描述
5.3电网极限约束下有功功率最优调度
5.3.1线性规划最优潮流（LPOPF）
5.3.2二次规划最优潮流(QPOPF)
5.4最优潮流中的神经网络应用
5.5用于最优潮流的粒子群优化算法
5.5.1粒子群优化算法
5.5.2PSO-TVIW的实现
5.6小结
5.7习题
参考文献

第6章最优无功功率调度
6.1简介
6.2电力系统中的无功功率
6.2.1无源元件的无功功率
6.2.2有源元件的无功功率
6.2.3具有有源无功功率补偿器的无源电网
6.3常规最优无功功率调度
6.3.1目标函数
6.3.2约束条件
6.3.3控制变量
6.3.4常规OPRD问题示例
6.4解除管制电力市场中的最优无功功率调度
6.4.1作为辅助服务的无功功率
6.4.2无功功率总产生成本
6.4.3无功功率市场结算与定价
6.5解除管制电力市场条件下基于TVAC-PSO的最优无功功率调度
6.5.1问题描述
6.5.2粒子群优化算法
6.5.3PSO算法的数值性能
6.6小结
6.7习题
参考文献

第7章可用输电能力
7.1简介
7.2输电能力概述
7.2.1输电能力与输电容量
7.2.2输电能力
7.2.3输电能力的极限
7.3ATC原则
7.4ATC的定义与测定
7.4.1ATC
7.4.2TTC
7.4.3输电可靠性裕量
7.4.4性能效益裕量
7.5ATC的计算方法
7.5.1网络响应方法
7.5.2额定系统路径方法
7.6ATC的计算
7.6.1线性逼近法
7.6.2连续潮流与重复潮流法
7.6.3稳定性约束的ATC计算方法
7.6.4基于最优潮流的计算方法
7.7利用进化规划算法计算TTC
7.7.1问题描述
7.7.2进化规划算法
7.8利用混合进化算法增强TTC
7.8.1问题描述
7.8.2混合进化算法
7.9利用HEA增强ATC优化使用多类型FACTS装置
7.9.1FACTS的OPF问题公式
7.9.2HEA的实施方法
7.10小结
7.11习题
参考文献

附录
附录A数学模型推导
A.1增量式传输损耗计算
A.2优化问题中的增广Lagrange-Hopfield
A.2.1背景知识
A.2.2算法
A.2.3ALHN的收敛性证明
A.2.4非等式约束的LR
A.3广义发电分布因子的推导
A.3.1发电转移分布因子
A.3.2广义发电分布因子
A.4确定传输损耗系数
A.4.1由潮流推导的B系数
A.4.2由GGDF推导的B系数
A.4.3作为有功功率和无功功率函数的功率损耗
A.5增广Lagrange-Hopfield神经网络
A.6直流潮流
附录B实验系统数据
B.110机组基本系统
B.2IEEE 24母线可靠性测试系统
B.3具有燃料约束抽水蓄能机组的水火电系统
附录C实验结果
附录DMATLAB编程实现
D.1编程提示
D.2MATLAB简单示例