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。

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。

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BiLSTMCRF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