模型与数据
在电力系统，模型是可以基于物理规律建立的，但面对电网的庞大，基于物理规律建立的数学模型的数学分析过程往往是很复杂的，这就催生了大电网的数据挖掘这一领域，从数据角度建立数学模型，数学模型虽然可能已经脱离了电力系统的物理规律，但在强大的计算机下，在一定程度上印证了电网数据之间的关系，在此，想向诸位讨论一下：在理论分析和工程设计时，对于基于数据的模型和基于物理的模型，您更倾向于哪种？大數據，資料探堪，data mining, 這是新方向。至於電網的模型，如果沒有物理的基礎，只靠大量數據，能夠建的模型有限。
負載預測 load forecasting 是個好的應用，因為它本來就不是物理模型，只靠歷史資料來預測。
光靠數據，這有點像統計學了，也可以推論很多事件的相關性，但也會出錯。例如，太陽升起與雞鳴，兩者相關性頗高，但不可誤將雞鳴當作太陽升起的原因，以為公雞可以控制太陽。這只是個粗淺的例子。
现在还是更倾向于物理模型吧，光有数据没有理论，很难往下走，也很难解决机理性问题
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