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当前大数据的成功案例基本上局限于由数据驱动的统计分析领域, 例如网络商业、网络金融与面向消费的个性化服务。要让大数据技术真正融入通常由因果关系数据一统天下的物理系统分析领域, 思维方式需要重大变革。薛院士提出大能源思维与大数据思维的融合, 使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑, 包括: 广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储, 以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值, 并通过若干案例分析, 阐述基于数学模型的因果型数据、尚未掌握或并不存在因果关系的统计型数据以及参与者行为数据的融合, 体现大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。本文将连载,与大家分享主要内容。
【连载】大能源系统的大数据应用前景 国电南瑞:大能源思维与大数据思维的融合(三)
为了从大数据中快速获得对具体物理系统有价值的知识,一方面要从数学与计算机技术的角度,研究大量群体的多维度数据及其融合;另一方面,必须紧密结合具体的物理系统及过程,才能有效挖掘知识。通过剖析笔者亲历的研究案例,从大数据理念出发,解读和探讨在原本基于统计分析的课题中融入数学模型及因果分析的可能性,以及在基于数学模型的分析与控制领域中融入统计型数据及博弈型数据的有效性。
本文案例中不再是改进原有算法,而是探索两种分析方法都无法单独完成的、全新的数据分析方法。
1研究范式的深度融合
1.1根据实证数据建立参与者博弈行为的多代理模型
将电力系统放入包括一次能源、环境、经济的大能源框架中,综合分析能源流、物质流、信息流、资金流的广义阻塞因素。针对节能减排及碳交易、用电侧电动汽车(EV)、一次能源等具体问题建立动态仿真模型,研究决策支持,就必然遇到大量的博弈行为。
国际能源署(IEA)开发的MarketAllocationModel(MARKEL)模型将参与者决策因素作为给定的边界条件,难以反映决策行为与其他模型之间的交互。基于有限理性经济人的假设研究决策行为,认为决策者的偏好和一系列心理规则决定了决策空间的边界。实验经济学通过真实人参与的实验,可探究博弈行为的影响,但需要长期占用大量合格的实验者,且又难以分析决策对参数的敏感性。
笔者提出:通过对问卷调查,实验经济学仿真,或者参与者实际博弈数据的挖掘分析,提取描述其博弈行为中的多维随机变量的联合概率分布函数。就可以建立不同参与者行为的多代理模型,代替对应的参与者加入到反复的实验经济学仿真,实现对包括真实决策者在内的大规模复杂系统的仿真模拟,建立具有工程实用价值的决策大数据沙盘推演新方法。
需要进一步研究自动学习及智能抽取特征的方法,对数据进行更加准确、有效的表达,并将其融入建模过程,减少人为设计中的不完备。
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1月26日,上杭山地森林植被、土壤、流域碳汇精准计量在线监测平台设备采购公开招标,预算金额607.2万元。上杭山地森林植被、土壤、流域碳汇精准计量在线监测平台设备采购公开招标公告项目概况受福建师范大学委托,福建省金丰招标代理有限公司对[350001]FJJF[GK]2024001、上杭山地森林植被、土壤、流域
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截至11月底,辽宁铁岭供电公司完成了6座配电站房智能化升级工作,设置监测点位89个,在配电站房安装智能化环境、安防和电气量感知终端,数据采集成功率达100%,预警、告警正确率达99%,实现了配电站房可视化值守。铁岭供电公司在配电站房安装的环境终端包括温湿度感知终端、水浸感知终端、电缆沟水位感
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