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| 內容簡介： |
智能电网是当今世界能源产业发展变革的最新动向，体现了社会的进步，代表着电网未来发展的方向。本书系统地阐释了智能电网知识处理模型以及知识可视化展示的基本理论和方法，提出了电网数据不同模式下知识发现的模型方法、电网知识的表现方法、电网知识推理机构建方法和知识三维可视化方法。在内容上涵盖了智能电网知识处理模型和可视化方法的最新研究成果，包含了丰富的电网数据处理实例，力争做到理论联系实际。?
本书适用于高等院校电力系统信息化相关专业的高年级本科生和研究生阅读，也可以供从事智能电网、机器学习、数据挖掘等领域的科技工作人员阅读参考。
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| 目錄：
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1 绪论
1.1 知识
1.2 知识处理
1.3 知识可视化
1.3.1 知识可视化的定义
1.3.2 知识可视化的产生
1.3.3 国内外研究现状及发展动态
1.4 知识处理与可视化在智能电网建设中的意义
1.4.1 大数据时代下智能电网建设的技术障碍
1.4.2 知识处理与可视化在智能电网建设中的作用
主要参考文献
2 智能电网知识
2.1 智能电网数据来源
2.1.1 智能电网集约化管理方式下业务系统概述
2.1.2 智能电网生产数据
2.1.3 智能电网运营数据
2.1.4 智能电网管理数据
2.2 智能电网信息分类
2.2.1 输电网信息描述
2.2.2 变电网信息描述
2.2.3 配电网信息描述
2.2.4 用电信息描述
2.3 智能电网知识应用
2.3.1 分类知识应用
2.3.2 关联知识应用
2.3.3 聚类知识应用
2.3.4 预测知识应用
2.3.5 异常知识应用
主要参考文献
3 知识发现概述及实务案例
3.1 知识发现概述
3.1.1 知识发现与数据挖掘
3.1.2 知识发现的过程
3.1.3 知识发现的目标
3.1.4 知识发现技术方法
3.1.5 知识发现工具
3.2 实务案例——电网运行状态知识发现
3.2.1 CRISP.DM标准
3.2.2 电网运行状态分类常用算法
3.2.3 在Clementine中实现电网运行状态分类
主要参考文献
4 智能电网知识发现算法
4.1 分类模式发现
4.1.1 分类归纳概述
4.1.2 分类归纳基本概念
4.1.3 分类归纳基本技术
4.1.4 决策树方法构建原理
4.1.5 电压稳定性判据的决策树实例
4.2 关联模式知识发现
4.2.1 关联规则概述
4.2.2 关联规则基本概念
4.2.3 关联规则挖掘算法
4.2.4 Apriori算法
4.2.5 电网广域测量系统WAMS数据关联规则实例
4.3 聚类模式知识发现
4.3.1 聚类分析概述
4.3.2 相似性度量
4.3.3 .KMeans算法
4.3.4 聚类方法的并行化与评价
4.3.5 电力负荷聚类分析实例
4.4 预测模式知识发现
4.4.1 预测方法概述
4.4.2 预测方法的一般步骤
4.4.3 预测的传统方法原理
4.4.4 预测的新方法原理
4.4.5 电力负荷预测回归分析实例
4.5 异常模式知识发现
4.5.1 异常模式知识发现概述
4.5.2 异常数据的定义
4.5.3 异常挖掘方法
4.5.4 异常检测算法
4.5.5 离群数据挖掘及其在电力负荷预测中的应用
主要参考文献
5 智能电网知识表示
5.1 智能电网知识表示方法的选取
5.1.1 选择电网知识表示方法的标准
5.1.2 当前几种流行的知识表示方法比较
5.2 基于本体的智能电网知识表示与建模
5.2.1 智能电网领域本体的描述语言
5.2.2 智能电网领域知识本体的构建
5.2.3 智能电网领域知识本体的基本构建过程
5.2.4 基于本体的电力企业知识表示模型
5.2.5 智能电网知识表示工具及实例
5.3 智能电网领域本体的映射
5.3.1 本体映射问题的描述
5.3.2 本体映射概述
5.3.3 基于语义的本体映射
5.4 智能电网知识库的构建
5.4.1 电网知识库设计
5.4.2 知识节点和知识单元的定义
5.4.3 知识库的逻辑存储结构
5.4.4 知识库的物理存储结构
5.4.5 电网知识库中的本体链
主要参考文献
6 智能电网知识推理机构建
6.1 推理机概述
6.1.1 本体推理机内涵
6.1.2 本体推理机系统
6.1.3 本体推理机应用
6.2 智能电网本体推理机构建方法
6.2.1 本体解析器构建
6.2.2 本体查询引擎构建
6.2.3 本体推理引擎构建
6.2.4 API接口
6.3 智能变电站工作票本体推理机构建实例
6.3.1 智能变电站任务需求.知识适配推理模型及工具
6.3.2 基于Jena的工作票任务本体构建方法
6.3.3 执行结果及评价
主要参考文献
7 智能电网知识三维可视化方法
7.1 智能电网知识三维可视化
7.1.1 虚拟现实技术概述
7.1.2 可视化实现基础
7.1.3 电网知识可视化载体
7.2 电网知识可视化技术
7.2.1 知识类型的转换
7.2.2 知识可视化方法
7.3 虚拟电力设备一体化建模
7.3.1 一体化模型的特点
7.3.2 一体化模型建立过程
7.3.3 一体化建模实例
7.4 虚拟电力场景的三维构建方法
7.4.1 电力虚拟场景的组织策略
7.4.2 网络负载平衡算法
7.4.3 碰撞检测算法
7.5 三维虚拟场景的渲染及优化方法
7.5.1 交互式协同渲染方法
7.5.2 虚拟场景绘制速度的提升
7.5.3 虚拟设备及场景真实感的提升
7.6 智能电网知识三维可视化方法的应用
主要参考文献
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| 內容試閱：
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智能电网是未来电网的一个主要发展方向，被认为是21世纪电力系统的重大科技创新和发展趋势。其作为一个新兴事物，面临着许多问题：随着电网数据采集能力不断提高，数据量呈现几何增长，如何利用这些数据进行科学研究还缺乏有力的处理方法；同时，传统的二维、静态显示的电网仿真研究也需加以改进，以加深研究者对仿真结果的理解，方便对数学模型的调整并观察其效果，从而揭示电网运行的内在规律。知识可视化研究的是从海量数据中发现知识以及用来构建和传达复杂知识的图解方法。因此，对于智能电网知识可视化模型、方法的研究是增强电力系统研究能力的一种有力手段，也将是智能电网稳定运行与建设的根本保证。
模型方法作为人们认识、理解和描述事物的基本方法，已成为人们提取关键科学问题的基本途径。模型是通过过滤非本质的细节信息，抽象描述复杂问题或结构的本质。在本书中，对智能电网知识可视化的研究划分为知识处理模型与可视化方法两大部分：将知识处理、可视化技术与现实想法相结合，通过提出的模型与方法形成解决电网智能信息处理问题的新思路。
本书面向智能电网的实际应用，系统地阐述了知识可视化模型的理论方法和实现技术。通过相应的实例分析与应用系统开发说明已阐述的理论方法和实现技术是正确的、可行的。在研究实践和撰稿过程中，力求做到理论探索和实验验证相结合，并进行图文并茂地展示。全书共分为7章，划分为三部分即引论1~2章、知识处理模型3~6章、可视化方法7章：
第1章是绪论，回顾知识处理三要素知识发现、表示、推理与知识可视化的产生、发展与应用现状，分析了当前智能电网建设中的技术障碍，讨论了该课题在解决这些障碍中的意义。
第2章系统论述从智能电网的基础数据来源，到抽象出信息分类，再到具有最高抽象层次的知识应用，并对每一模块进行了具体分析。
第3章重点论述通用知识发现模型，包括知识发现的过程、任务、方法和常用工具，并通过利用Clementine构建电网运行状态知识发现案例进行说明。
第4章专题讨论不同模式下智能电网知识的发现算法。通过对分类、关联、聚类、预测、异常模式下重要概念、经典算法的剖析，总结出不同模式下知识发现的一般方法并重点给出了其在解决智能电网运维中实际问题的应用实例。
第5章专门讨论基于本体的智能电网知识的表示方法。首先通过对常见知识的表示方法特点分析并结合智能电网知识表示方法的选择标准，选取本体作为建模方法；然后给出了构建电网领域本体的基本过程和基于protégé工具的电网知识表示应用建模实例；最后讨论通过本体映射解决建模后存在的异构等问题的方法，完成电网本体知识库构建。
第6章详细讨论智能电网知识推理机的构建方法。先给出了电网本体推理机构建的一般方法，然后重点以智能变电站工作票本体推理机的构建为例对该方法的有效性进行分析评价。
第7章为智能电网知识三维可视化建模方法，提出一种电网知识三维可视化方法：以虚拟现实技术为基础，通过在电网知识和虚拟电力设备模型之间建立映射规则，并利用合理的组织来搭建电网知识展示场景，设计快速生成及显示算法，并通过电力企业《基于虚拟现实的电力安全规程培训及演练平台》生产三维可视化平台的开发验证该方法的有效性。
本书是项目组集体成果。体系结构与内容由曲朝阳、王蕾设计，项目组成员曲楠、朱莉、范旭东参加了初稿的撰写工作，研究生于华涛、杨帆、陈帅参加了实例仿真和排版工作，全书由曲朝阳统稿。
本书的出版得到东北电力大学各级领导的大力支持。在撰稿过程中，作者得到了很多相关领域专家的支持、指导和帮助，书中参考了国内外许多专家、学者的论著，案例分析中的数据来源于与项目组有产学研合作关系的电力公司、热电厂、变电站的支持，在此一并致以感谢。
本书的研究工作得到国家自然科学基金面上项目“智能电网知识可视化模型及知识发现策略研究”项目编号：51077010、吉林省自然科学基金项目“智能电网的知识动态聚合及协同决策机理研究”项目编号：20101517等项目的支持。
由于作者水平有限加之该课题内容新，一些理论方法和技术还在发展之中，我们虽然做了艰苦努力，书中不足之处难免，恳请各位专家和读者批评指正。
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