檢視低压配电网拓扑智能识别的原始碼

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|<center><img src=https://www0.kfzimg.com/sw/kfz-cos/kfzimg/4410273/576a3bb4904eb2a6_s.jpg width="260"></center>
<small>[https://book.kongfz.com/21723/7492544995 来自 孔夫子网 的图片]</small>
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《'''低压配电网拓扑智能识别'''》，周来，林国营，张勇军 著，出版社： 清华大学出版社。

清华大学出版社成立于1980年6月，是教育部主管、[[清华大学]]主办的综合性大学出版社<ref>[http://news.sohu.com/a/791262769_121675507 国家对出版社等级是怎样评估的 ]，搜狐，2024-07-06</ref>。清华社先后荣获 “先进高校出版社”“全国优秀出版社”“全国百佳图书出版单位”“中国版权最具影响力企业”“首届全国教材建设奖全国[[教材]]建设先进集体”等荣誉<ref>[http://www.tup.tsinghua.edu.cn/aboutus/qyjj.html 企业简介]，清华大学出版社有限公司</ref>。

==内容简介==

在以“互联网+智慧能源”为能源发展战略、“碳中和”为能源发展目标的背景下，越来越多的分布式电源、充电桩在低压配电网( LVDN)中接入，间歇性[[电压]]越限和三相不平衡将成为其安全运行的主要挑战之一，而LVDN电压管理的支撑基础是拓扑智能识别。因此，LVDN拓扑智能识别和电能质量管理成为电网行业促进分布式电源、储能、电动汽车并网以及打造高质量现代供电服务体系的关键技术需求。

==作者介绍==

周来，女，博士，分别于2016年和2021年获得[[华南理工大学电力学院]]学士、博士学位。现为广州番禺职业技术学院专任教师，SCI期刊《International Journal of Electrical Power & Energy Systems》审稿人。研究方向包括低压配电网大数据应用与分析、综合能源系统优化控制，已发表SCI检索论文5篇，EI检索论文10篇，申报发明专利12项，公开10项，授权1项，作为主要成员参与“低压配电网拓扑智能辨识的模型及其灰数据影响机理研究”等2项国家自然科学基金的研究与开发，主持校级科研、教改项目各1项。

==参考文献==
[[Category:040 類書總論；百科全書總論]]