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电力系统数据分析的因果科学方法及其初步应用Thecausalsciencebasedmethodsforanalyzingpowersystemdataandtheirpreliminaryapplications穆钢陈奇东北电力大学紫金论电专题论坛新型电力系统装备关键技术与系统安全稳定运行控制2024年7月12日沈阳公众号·电力建设“因果关系”既在人们的日常生活中司空见惯,也是哲人大咖们几干年争论不休的话题。●哲学上的因果律和因果关系>因果律是指所有自然事物之间最重要、最直接(可以间接)的关系。表示任何一种现象或事物都必然有其原因,即“物有本末,事有终始”之意。>因果规律总是伴随变化而来的,如果没有变化,就不能叫做因果律。>从广义上讲,因果存在于3个领域,客观物理世界的因果关系;人的动机和行为之间的因果关系;知识领域的概念●近半个世纪以来,发端于双盲实验数据分析的定量化因果推理方法日渐羽翼丰满,已初步形成了公理化的“因果科学”架构。●因果科学的方法在经济学、医疗健康、社会学等多领域应用中取得成效。定量分析●电力系统运行数据所代表的的运行变量间有因果关系吗?和概念之间的因果关系。●佛教中的因果关系>佛教的教义离不开缘起,缘起的定义即:“若此有则彼有,若此生则彼生,若此无则彼无,若此灭则彼灭”。这里的“此”“彼”即为佛教中的因果关系。电力系统数据分析的因果科学方法及其初步应用穆钢门建设定性分析题记23电力系统中的因果关系初探4基于电力系统实际运行数据的因果分析5结语与展望数据间的关系及因果科学基本概念一般的因果推断举例公众号·建设电力系统数据分析的因果科学方法及其初步应用摘要1234基于电力系统实际运行数据的因果分析5结语与展望1数据间的关系及因果科学基本概念2一般的因果推断举例公众号·力建设3电力系统中的因果关系初探电力系统数据分析的因果科学方法及其初步应用摘要1.数据间的关系及因果科学基本概念●可以毫不夸张地说,当今时代就是一个数据的时代。●社会各行各业采集到的海量数据忠实记录了社会生产生活以及各种研究对象的原始形貌。>据5月24日发布的《全国数据资源调查报告(2023年)》,2023年,全国数据生产总量达32.85ZB(泽字节),增长22.44%;同年我国累计数据存储总量为1.73ZB(1ZB=10²1B)。●揭示数据背后所蕴含的深层次关系,是人们研究和认知各种事物发生发展规律的重要途径。=1ZB10211018101510¹210⁹10610³10°穆钢建设×1024=1TB5电力系统数据分析的因果科学方法及其初步应用×1024=1PB×1024=1MB×1024=1EB×1024=1KB×1024=1GB×10241B01.数据间的关系及因果科学基本概念●刻画变量/数据间关系的主要方法——函数关系>函数的定义:设A,B是非空的数集,如果按照某种确定的对应关系f,使对于集合A中的任意一个数x,在集合B中都有唯一确定的数y与其对应,就称映射f:A→B为从集合A到集合B的一个函数,记作y=f(x),x∈A。其中x叫作自变量,y叫做x的函数或函数值,集合A叫做函数的定义域,函数值的集合B={f(x)|x∈A}叫做函数的值域,f叫做对应法则。AX定义域y=f(x)对应法则=g(y)反函数定义域、值域和对应法则被称为函数三要素,是函数关系的本质特征。穆钢力建设值域●刻画变量/数据间关系的主要方法——函数关系>函数与数据既可以由已知的函数生成数据来直观表征函数的变化形态;也可以由实测的数据来生成函数,以把握数据变化的内在规律。函数形态的直观展现数据间蕴含关系凝练X1y₁X2y₂X3y3:XXnyn1.数据间的关系和因果科学基本概念y=f(x)实测数据TE电力系统数据分析的因果科学方法及其初步应用穆钢力建设600G00430048062009000107004208004toe007004>由定义可知,相关性是互易的,即r(X,Y)=r(Y,X)相关系数是对变量间变化相似性的宏观度量。电力系统数据分析的因果科学方法及其初步应用81.数据间的关系和因果科学基本概念●刻画变量/数据间关系的主要方法——相关关系>由KarlPearson提出的相关系数被用于考察同维数据列(X,Y)之间的相关程度●刻画变量/数据间关系的主要方法——相关关系>相关系数的属性与局限√相关系数Ir(X,Y)L=1.0的充要条件是,存在常数a,b,使得P{Y=a+bX}=1.0√相关系数虽然可以度量两变量序列的相似程度,但即使r(X,Y)=1.0,也不能...

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