模型驱动与数据驱动的磨合

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智能电网不能完整反映能源革命赋予电力系统的使命
物
非电的能源网
理
系
统
电网
Internet
开放性及 易用性好
信 息
系
+
专用网
机密性及 实时性好
统
智能电网研究范畴
为此，物理系统的范畴必须扩展， 信息网络也必须扩展
许多外部环节会通过边界条件影响电力系统
社会发展 排放污染 一次能源 需侧管理 电力需求 自然灾害 及可再生 用电模式
-50 --100 --150
0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5
t(s)
从轨迹中提取关于 系统稳定性的信息
Phase portraits
是否有界 ? 其结构特征？分岔或混沌？
失稳模式? 稳定性的程度 ?
科学研究范式在稳定性量化分析中的融合
边界条件需 要行为分析
Rn 系统
因果分析
完整的积分
理论分析
– 沃尔玛的“啤酒与尿布”案例 – 背靠电力-能源的电子商城、电子商务、第三方支付 – 挖掘参与者的博弈行为，预测风险，引入信息论和行为学，使
宏观决策与微观决策的互动更高效
• 如何在主要基于因果关系的电力系统分析中发挥作用？ • 如何融合统计关系与因果关系 • 知识提炼必须紧密结合目标问题
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数据资源 与 能源资源 的融合
在允许范围内？
Y 采用分布因子 法的潮流结果
途径 3 行为型数据的多代理建模与仿真
• 实验经济学通过真实人参与仿真，探究支配经济行为的规律
– 但真实人难以满足分析系统行为敏感度时的一致性 – 难以长期邀请到大量的合格专家参与仿真
• 希望能尽量用多代理来代替参与仿真的真实人
– 根据实证数据建立参与者行为的多代理模型 – 其决策的概率分布符合相关真实人（群）决策的概率分布
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信息电力系统扩展到信息能源系统
信息电力系统
信息能源系统
拓展为
电力系统
大能源思维
拓展为
专用网络
专网+Internet
拓展为
传统数据
大数据思维
深 信息
度
能源
融
合 系统
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科学研究范式之间的藩篱也应清除
实验
针对因果关系 理论研究
计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ科学
从因果数据中获取对参数的敏感度， 回答“为什么”的问题
针对统计关系 数据驱动
从统计数据中发现事物间的关联性； 回答“是什么”的问题
协同的科学研究
协同挖掘大数据中隐藏的因果关系， 研究复杂的社会-技术-行为交叉系统
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大数据技术能否从市场与服务业走向工程界
• 应用是大数据技术的出发点和归宿，需求牵引 • 将大数据转化为知识产业，提高能源效率及可靠性 • 目前大数据的应用集中在市场与服务业
系统规划 调度优化
物理的 电力系统
投资建设 资产管理
研发应用 信息通信 突发事件 电力经济 人才培训 保护控制 应急管理 市场监管
实际要研究的是：信息系统的全部组分及 与能源相关的全部组分的深度融合
物 非电的能源网
理 系
+
统
电网
Internet
信
息
系
专用网
统
+ 相关的非能源环节
信息物理 能源系统
也就是：大能源范畴内的信息物理系统
( )o
300 250 200 150 100
50 0
-50 -100 -150
聚合
因果分析
稳定裕度及 稳定极限
量化工具
统计分析
Rn轨迹 的经验解读
t
理论分析
保稳降 维变换
n 个独立的 R1 或 R2 轨迹
途径 2 在数学模型分析中融入统计及行为分析
• 加入统计分析的元素，提高因果分析的效率
– 例2-1 在可信度控制下的相继开断潮流快速计算 – 例2-2 加快受扰轨迹稳定裕度的求取 – 例2-3 振荡模式易变性概念的提出 – 例2-4 提高停电防御系统对灾害天气的自适应性
kn(n 1)
kC
3 n
k Cn4
= 节点功率变
化值的台劳 级数展开式
雅可 比阵
X + 0.5
海森阵
(X)2
完整的 交流潮流
迭代
1P/1Q 交流潮流
分布因子法的主要误差源， 但计算量太大，需要挖掘
因果分析
Pi Bij j
ji
分布因子法
近似的可信度指标 基于大数据的机理挖掘
基于大数据的决策支持
N 调用交流潮流
• 混合仿真平台支持数模、多代理模型，真实人的动态交互 • 将经典的市场理论与创新的数据驱动方法结合，引入行为学
模型驱动与数据驱动的磨合
既没速融，也未快闪
电网分析中的节点条件均由主观给定
一次能源
二次能源 电能
终端能源 电能
终端做功
发电厂
没有考虑一次 能源事件影响
输电网、配电网
电力流
在确定的边界条件下研究
用电
也忽视实际用 电方式的影响 在确定的边界条件下研究
• 目前已有较成熟的数学模型 • 因果关系在分析中绝对占优 • 但研究的边界条件并不现实
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快速分布因子法的可信度估计
Pi Vi V j (Gij cos ij Bij sin ij )
ji
Qi Vi
V j (Gij sin ij Bij cos ij )
ji
初始工况
(i 1,2,,算N例)数 k 个
n-1 n-2 n-3 n-4 n-5
工况工况工况工况 工况
kn个
多源 异构 数据
调查咨询 SCADA 文献文档 实验仿真 数学模型
统计数据
因果数据
行为数据
提高效率
统计分析
因果分析
改善适应性
发现因果
知识提取 多代理建模
真实人
实验经济学动态交互混合仿真
知识提取
交叉领域 决策支持
一次数据 资源 采集 处理
共享高效的 二次数据
知识 提取
言简意赅的 终端知识
途径1 用因果分析改进统计分析的适用性
• 许多经验判据是因为尚未掌握，而非不存在因果关系 • 从统计研究中发现因果关系，并建立数学模型，如：
– 例1-1 大扰动受扰轨迹的量化解读 – 例1-2 风电超短期预测中考虑因果关系以获取自适应能力 – 例1-3 充裕性从经验调度到基于数学模型的优化调度
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得到轨迹并不是问题的解决
初始条件
连续的激励
非自治的微分代数方程
仿实真际步的的骤系三统个 ZMkkf(t)(Xk ,kZ,PYm,kt(,X),Z,Y,t, ) Pek(X,Z,Y,t,)
0 ψ(X,Z,Y,t,)
离散的扰动
( )o
300
250 200 150 100
50 0
Time responses
信息能源系统要求将传统数据扩展为大数据
电力系统
大能源思维
能源系统
传统数据
大数据思维
数据也需要相应的扩展
大数据
专用网络
互联网思维
专网+Internet
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大数据的 4V 特征
• Volume 不必海量，但必须对目标问题有统计意义 • Variety 按数据关系：因果型/ 行为型/ 统计型 • Velocity 超过常规方法的处理能力 • Value 不匀，知识被淹没