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面向能源系统的数据科学:理论、技术与展望

发布时间:2018-04-20 04:33

  本文选题:大能源系统 + 智能电网 ; 参考:《电力系统自动化》2017年04期


【摘要】:以多能源互补协调、"信息—物理—社会"系统深度融合为特征的大能源系统正在出现。因此,急需对面向能源系统的数据科学及大数据挖掘理论与技术开展深入研究。在此背景下,初步探讨了数据科学及其在大能源系统中的应用。首先介绍了数据科学的基本理论,并着重讨论了统计学习理论及数据质量理论的重要性。接着,介绍了深度学习、转移学习和多源数据融合等大数据挖掘技术的新进展。最后,对数据挖掘技术在能源系统中的应用现状做了简单回顾,并展望了未来能源系统数据挖掘研究中值得关注的若干问题。
[Abstract]:Large energy systems, characterized by multi-energy complementary coordination and deep integration of information-physical-social systems, are emerging. Therefore, there is an urgent need for in-depth research on data science and big data mining theory and technology for energy systems. In this context, data science and its application in large energy systems are discussed. Firstly, the basic theory of data science is introduced, and the importance of statistical learning theory and data quality theory is discussed. Then, this paper introduces the new progress of big data mining technology, such as deep learning, transfer learning and multi-source data fusion. Finally, the application status of data mining technology in energy system is briefly reviewed, and some problems worth paying attention to in the future research of data mining in energy system are prospected.
【作者单位】: 香港中文大学(深圳)理工学院;School
【基金】:国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228202) 国家自然科学基金资助项目(51477151) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120101110112)~~
【分类号】:TK01;TP311.13

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:1776282


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