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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】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行为型数据的有效性。
本文探讨利用数学模型的因果分析改进统计分析的适用性。对传统上依靠统计分析的经验判据来说,并非都是因为客观上不存在因果关系。至少,下述案例说明:随着人们探索自然规律的不断深入,这些客观关系有可能用数学模型来表达。大数据技术不仅是实现该目标的重要手段,也将是受益的技术领域之一。
1将同步稳定性分析从统计关系的定性判断提升为因果关系的量化指标
电力系统状态变量与时变参数的维数、多时间尺度及实时性要求等使其稳定分析和控制极为困难。当前,求取超大电网的受扰轨迹并无本质困难,但在得到由仿真给出的关于受扰轨迹的大量数据后,却只能凭经验来定性地判断系统是否稳定。为了避免将稳定轨迹误判为失稳轨迹,必须将该限值取得很大;而为了不漏判失稳轨迹,又必须将积分区间取得很长,从而进一步增加了计算量。有关的阈值是根据统计数据与经验而设定的,既无法估计稳定的充要条件,也无法比较参数对稳定性的影响程度,既难以探索稳定机理,也难以优化决策。
大扰动稳定性方面唯一成功的定量理论是为模型最简单的定常单机系统建立的等面积解析准则。它虽然不能计入耗散项和控制器等复杂模型,也不能分析多摆稳定性或多机系统稳定性,但该准则基于解析表达式来处理因果关系,具有清晰的物理概念、简明的解析性和直观的量化能力。
EEAC理论,先用数值积分法求取基于全模型的受扰全过程轨迹,再将观察空间从积分空间中分离出来,通过因果关系来识别主导模式,并定量分析受扰轨迹的稳定裕度和参数稳定裕度。为此,将高维轨迹严格地通过线性保稳降维映射,得到多个正交的单机轨迹,并将只适用于定常哈密顿单机系统的等面积解析准则拓广到复杂模型的单机系统。
EEAC证明了:多机系统分岔的充要条件是至少有一对互补群的群间相对动能超过了相应的势能壁垒;多机系统的临界模式和稳定极限则取决于最临界的映象。由此,在原本完全依靠经验与统计分析来解读受扰轨迹稳定性的过程中,加入了受扰轨迹集(大数据)与系统稳定裕度(单个标量数据)之间的因果关系分析,从而将经验的解读方式提升为严格的机理分析。不妨认为,EEAC是在处理统计数据中发现了客观上存在,但一直却鲜为人知的因果关系。笔者坚信,随着大数据研究的深入开展,类似的成果将大量涌现。
2在风电的超短期预测中加入因果关系以获取自适应能力
风电预测技术并不会减少风电随机性的影响,但可降低其模糊性对电力系统的扰动。传统的时序预测方法按唯一的统计公式来外推时间序列,而未考虑其他众多相关因素对外推公式适应性的影响。其预测模型是以历史数据拟合的整体误差最小为准则而建立,既然是对所有样本集的折中结果,就不可能顾及实际预报时段内的具体特征。
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