矩陣的運算與運算規(guī)則-資料下載頁
2025-08-05 10:40本頁面
【正文】 I)和信息通信技術(informationmunication technology，ICT)的發(fā)展，數(shù)據(jù)將越來越容易獲取，電網(wǎng)運行和設備監(jiān)測產生的數(shù)據(jù)量將呈指數(shù)級增長。然而，各電力部門普遍存在如下問題：1）從如此之多的數(shù)據(jù)中，能得到些什么？2）不同部門的數(shù)據(jù)為什么且如何混合在一起？3）壞(異常、缺失、時間不同步)數(shù)據(jù)如何處理？上述的典型問題也是現(xiàn)階段信息化建設所呈現(xiàn)的“重系統(tǒng)輕數(shù)據(jù)”模式的結果。該模式忽略了最重要的(也是理論要求最深的)數(shù)據(jù)資源利用環(huán)節(jié)，即將收集來的“數(shù)據(jù)原料”轉換成驅動力，以數(shù)據(jù)驅動(datadriven/modelfree)為主要方式及時、準確地認知系統(tǒng)，故難以滿足系統(tǒng)決策制定(decisionmaking)的需求。從數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，海量(volume)、多樣(variety)、實時(velocity)、真實(veracity)的4 Vs 數(shù)據(jù)是未來電網(wǎng)數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，而4 Vs 數(shù)據(jù)的復雜性所引起的維數(shù)災難(curseof imensionality)等問題將不可避免地產生且日益嚴峻。而隨機矩陣是元素為隨機變量(random variable)的一類矩陣，隨機矩陣理論(random matrix theory，RMT)主要研究隨機矩陣的特征根和特征向量的一些統(tǒng)計分析性質，其核心為線性特征根統(tǒng)計量(linear eigenvalue statistic，LES)。隨機矩陣知識與電力系統(tǒng)的廣泛結合將有的放矢的緩解這一問題。4 結論與展望 本文第二部分簡要介紹了矩陣基本知識在新能源領域建模的應用情況。由此可見，矩陣基本知識已經廣泛應用與電力系統(tǒng)的各個領域多年。但近年來，隨著新能源裝機容量日益增長與新能源遠距離傳輸消納問題的日益凸顯。包括隨機矩陣在內的新興相關知識與電力系統(tǒng)人工智能網(wǎng)絡的結合日漸緊密。隨機矩陣理論和基于此的隨機矩陣建模給電力系統(tǒng)認知提供了一種全新的視角，該部分知識將有效地利用系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)資源，同時避開經典模型方案極難回避的一些問題。雖然當前基于隨機矩陣理論的電網(wǎng)相關分析和應用才起步；但長遠來看，該部分知識將很有可能成為電網(wǎng)認知的主要驅動力。另一方面，數(shù)據(jù)驅動方法可以和常規(guī)基于模型分析方法相結合。最終，將形成一套統(tǒng)計指標聯(lián)合經典指標的電力系統(tǒng)認知體系，以用于電網(wǎng)運行態(tài)勢的實時評估。更進一步，該指標體系中多種指標可作為媒介，即深度學習的輸入，為結合矩陣知識的人工智能在電網(wǎng)中的應用提供一種思路。您好，歡迎您閱讀我的文章，本W(wǎng)ORD文檔可編輯修改，也可以直接打印。閱讀過后，希望您提出保貴的意見或建議。閱讀和學習是一種非常好的習慣，堅持下去，讓我們共同進步。
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