【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）-北极星输配电网

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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。

延伸阅读：【连载】国电南瑞：大能源思维与大数据思维的融合（一）

【连载】国电南瑞：大能源思维与大数据思维的融合（二）

【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）

1大能源系统研究中的大数据范式

实验曾是唯一的科学研究范式，然后出现基于定律和定理的理论研究，再后发展的计算机技术催生了计算科学。这三种研究范式针对的是因果关系型的数据。被认为是第四种范式的数据驱动型范式，或称大数据范式，以统计关系型数据为主要研究对象，以协同化、网络化与数据驱动为主要特征，包括知识的发现、标识与评估。

大数据是指具有复杂结构，且其数据量对于待求解的问题来说足够大到具备统计意义的数据集，包括那些不具有或尚未掌握其因果关系的大量无模型数据。但是，大数据绝不应该排斥因果关系型数据及博弈关系型数据。

大数据研究范式强调从大数据中发现关联关系。若仅仅凭借统计关系型数据，就只能回答事物间的相关关系“是什么”，但无法回答“为什么”的问题。此时不可能采用严格推导的分析思路与精确算法，而适用粗略的统计算法。但是，大数据研究范式也绝不应该排斥因果分析技术。

笔者认为不应该孤立看待上述不同的研究范式。大数据技术不能局限于数据驱动，而应该覆盖所有类型的数据，涉及异类数据间的协同，精确算法与统计算法的融合，以及不同研究模式的协调。事实上，复杂现象除了反映在统计关系上，也会反映在因果关系上，3维的洛伦兹系统就是生动的例子。由于基于因果关系的分析兼蓄了数学推导的严格性和物理概念的简明性，因此在揭示问题的内在关系和演化规律方面起着不可替代的作用。一方面，局部的因果关系往往有助于研究全局的统计关系；另一方面，在统计关系型数据中尽量挖掘出其中可能存在的(准)因果关系的数学模型，本身就是大数据技术的任务之一。

因此，广义的大数据范式应该包含实验、理论研究、计算科学、数据驱动等范式，而由数学模型、多代理、实验经济学仿真参与者动态交互驱动的混合仿真，就是数据驱动与实验、理论、计算等范式的结合。为此，需要探讨如何利用建模技术、仿真技术、算法及指标，来推动对统计关系型数据的研究。例如，因果关系中的不确定因素需要用统计关系来表达；统计关系中挖掘出来的机理则也可能表达为传递函数之类的因果关系。

对于电力系统，其复杂性不但源自其高维时变的非线性，还反映在多领域(物理、经济、资源、环境、信息)、不同稳定性(静态、动态、暂态、周期、结构)、多时间尺度(电磁暂态、机电暂态、中期、长期)、多物理量(电流、电压、频率、功角)及多空间尺度(局部模式、全局模式)等方面。

美国能源部对北美“8•14”大停电的调查报告指出：由于电力公司和电网监测中心未及时做出准确的分析和判断，没有在相继事故的间隔时段内及时采取有效措施，因此系统在多重相继开断下变得脆弱，最后发展为大停电，这涉及信息监测、在线分析和控制决策等3个任务。不论是预防控制、继电保护、紧急控制、校正控制，还是恢复控制，都需要自适应能力，即不断跟踪电网拓扑和工况的变化，及时更新最优决策。为此，需要将目前相互孤立的各种广域数据采集监控系统集成为统一、开放的广域信息平台。实时采集的静态/动态信息可以及时反映已发生的现象，但若要在推演场景下优化控制决策，就必须依靠仿真分析。

物理框架一旦从电力系统拓展到大能源系统，问题的复杂性必将成倍增加。为了支持更全面的分析、更准确的预测及更具价值的辅助决策，需要构筑多领域跨时空的数据价值链，建立完善的市场监测、预测和预警系统，管控能源金融风险及信息安全风险。

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【连载】国电南瑞：大能源思维与大数据思维的融合（二）

原标题：【观点】南瑞集团公司薛禹胜等：大能源思维与大数据思维的融合(三)大能源系统的大数据应用前景

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