输变配用全领域信息物理电力系统有多强？南瑞大能源大数据系列连载（六）-第2页-北极星输配电网

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1.2基于数学模型、实证多代理模型、真实参与者的混合仿真

实验经济学通过真实人参与的仿真，探究在一定的社会环境中支配经济行为的规律，以及有限理性或非理性博弈行为对系统行为的影响。但是，当通过摄动方式分析系统行为对某指定参数的敏感程度时，希望每个参与者仅根据该参数的变化来改变其决策，而对其他参数的态度则在多次仿真中保持一致，但真实人却难以符合此要求。此外也难以长期邀请到合格的专家参与仿真，故希望能尽量用多代理来代替参与仿真的真实人。其前提是该代理决策的概率分布在任一场景下都符合相关真实人（群）决策的概率分布。为了能尽量用多代理模型代替大部分（有限）理性的真实参与者的行为，根据上一节介绍的从大数据中提取多层次相关的统计信息，建立能真实反映特定样本集多维概率分布特性的多代理模型。

为此需要建立支持数学模型、多代理模型、以及反映特殊人群或非理性行为的少量真实人之间的动态交互混合仿真的平台，通过仿真可以计及各种不确定性因素对决策后效与系统态势的影响。

大数据思维将经典的市场理论与创新的数据驱动方法结合，在分析与决策中引入信息论和行为学，挖掘参与者的博弈行为，使宏观决策与微观决策之间的互动更加真实。包括预测市场风险，支撑更灵活的交易，完善市场监测、预测和预警系统，管控能源金融风险，及信息安全风险，同时也促使各参与者转向量化的推演范式及决策机制，支撑对人、机、物交互中引起的涌现性（emergence）的研究。

由于关注全部数据，关注效率及精度，关注统计关系及因果关系，关注混沌规律（无规律可寻）及浮动规律（有迹可寻，但要求数据足够多），故特别适合于（部分）缺乏严格的因果关系的场合。

2通过混合仿真，实现沙盘推演

2.1EV购车愿望、出行及参与电网辅助服务行为的沙盘推演

EV是在终端能源侧实现电能替代的重要手段。笔者根据特定人群给出的一组关于购买偏好（或出行意愿）的问卷答案，构建对应的多代理的概率模型。对于给定的具体场景，该多代理多次决策的概率分布可以非常接近于问卷答案的概率分布。

为确保多代理模型的输出与某个指定人群的行为在统计学上的一致性，需要从学习样本集挖掘有关的多特征量心理阈值的联合概率分布。为此，利用关注度排序方法来反映学习样本人群对各因素的重视程度，利用树型频次矩阵反映相邻重要层决策之间的关联性，同时通过引入规则，以减少对问卷数的依赖。通过蒙特卡洛方法按上述数据结构反映的权重完成意愿的随机抽取，从而构建重现人群意愿分布的多代理模型。学习样本集可来自仔细设计的调查问卷，或实验经济学仿真结果或实际行为的记录。

这样，就可用得到的多代理模拟该人群的决策行为或意愿，用不同的多代理代替行为特征不同的人群参与大量仿真。同时，由少量的真实人参与实验经济学仿真，以反映特殊人群的主观意愿。两者结合可以穷尽式地研究涉及大量参与者的社会问题，提供科学决策支持。例如出行距离、续驶里程焦虑、行程充电次数等因素对EV出行影响的贡献度，以及影响参与电网辅助服务意愿的主要因素。

2.2碳排放市场的沙盘推演

为保障能源可持续发展与环境安全的分段目标合理化，并优化对应的动态路径，希望依靠混合仿真平台，计及广义环境及博弈行为的不确定性，推演整个博弈过程的轨迹。人类的社会行为信息非常复杂，而分析其与物理系统的交互影响则更加困难。根据参与者实际博弈数据建立了对应的多代理模型，进而从混合仿真得到的轨迹中提取各种量化指标，有效评估不同方案的减排效果及风险防控能力，支撑碳市场的构建与运行决策。

要实现物理系统的高效、高可靠和自愈，需要实现信息在物理系统内的广泛共享和有效利用，提高对系统的感知和控制能力。两者深度融合成为CPS，是物理系统智能化的关键。

普适的大数据技术要与具体业务配合。在数据的获取、存储、处理、安全、隐私保护的技术层面和管理层面都存在着新的挑战。在技术层面上包括：对有效数据的可靠采集，数据种类交叉、冗余、不一致、不完整、异步采集等壁垒，数据完整性、质量、一致性与多源的矛盾；开放性与隐私保护的矛盾；广度与深度的矛盾；大数据与深层知识的矛盾；统计分析与个性化服务的矛盾；数据的大量与知识的精准的矛盾。在管理层面上包括：消除多领域跨部门之间的数据孤岛与藩篱，共享交互与知识产权的矛盾。数据价值的评估体系。

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（六）探索全新的数据分析方法

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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