能源大數(shù)據(jù)分析理論與實(shí)踐 課件匯 漸令 6.深度學(xué)習(xí)-12.電力大數(shù)據(jù)分析

深度學(xué)習(xí)06DeepLearning6.1深度學(xué)習(xí)概述核心思想：通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層提取數(shù)據(jù)的高級(jí)特征，實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別和決策。核心：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)層次組成，每一層都包含多個(gè)神經(jīng)元（也稱(chēng)為節(jié)點(diǎn)）。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：輸入層：接收原始數(shù)據(jù)（如圖像像素、文本詞向量）。隱藏層：多層非線性變換，逐步學(xué)習(xí)深度特征。輸出層：執(zhí)行任務(wù)，如分類(lèi)或預(yù)測(cè)。發(fā)展背景：20世紀(jì)40年代提出，但因數(shù)據(jù)規(guī)模小、計(jì)算受限一度衰落。近些年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)和計(jì)算資源的增多，深度學(xué)習(xí)再次受到學(xué)者的追捧，并且獲得了前所未有的關(guān)注。深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）6.1深度學(xué)習(xí)概述應(yīng)用領(lǐng)域：計(jì)算機(jī)視覺(jué)：圖像分類(lèi)、人臉檢測(cè)、物體識(shí)別。自然語(yǔ)言處理：文本分類(lèi)、機(jī)器翻譯、情感分析。語(yǔ)音識(shí)別、推薦系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)標(biāo)注數(shù)據(jù)需求大：訓(xùn)練依賴(lài)大量高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)，該過(guò)程可能是耗時(shí)和昂貴的。計(jì)算資源要求高：深度模型需大規(guī)模并行計(jì)算，存儲(chǔ)需求大。模型解釋性弱：深度網(wǎng)絡(luò)決策過(guò)程類(lèi)似“黑箱”，難以理解。深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有廣泛的應(yīng)用前景，它提供了一種強(qiáng)大的工具，處理和理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)，為科學(xué)研究和實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)了許多新的機(jī)遇。深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）的一種，最常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。采用多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)：輸入層→隱藏層（1層或多層）→輸出層。

BP算法（BackPropagation，又稱(chēng)反向傳播算法）：核心思想：通過(guò)誤差反向傳播調(diào)整權(quán)重和偏置。計(jì)算誤差：前向傳播計(jì)算輸出，反向傳播調(diào)整參數(shù)以減少誤差。工作流程：輸入數(shù)據(jù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)前向傳播計(jì)算輸出。計(jì)算誤差（輸出vs目標(biāo)值）。誤差反向傳播，更新權(quán)重和偏置。重復(fù)迭代，直到誤差收斂。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用：引入非線性變換，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表示能力和學(xué)習(xí)能力。映射輸入信號(hào)到輸出信號(hào)，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜關(guān)系。關(guān)鍵點(diǎn)：無(wú)激活函數(shù)→網(wǎng)絡(luò)等價(jià)于感知機(jī)（Perceptron），無(wú)法解決復(fù)雜非線性問(wèn)題。激活函數(shù)決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。五種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)：Sigmoid型函數(shù)、ReLU函數(shù)、Softmax函數(shù)、Swish函數(shù)、Maxout單元函數(shù)1.激活函數(shù)6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義：S形非線性函數(shù)，包括Logistic函數(shù)和Tanh函數(shù)。主要用于歸一化輸入，控制激活值范圍。1.激活函數(shù)Sigmoid型函數(shù)

6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.激活函數(shù)ReLU函數(shù)6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作用：用于多分類(lèi)問(wèn)題，輸出K維概率分布；歸一化輸入值，使其總和為1，可解釋為概率。計(jì)算公式：指數(shù)放大較大數(shù)值，縮小較小數(shù)值的影響。

所有類(lèi)別的概率總和為1，適用于分類(lèi)任務(wù)。特點(diǎn)：與max函數(shù)不同，不會(huì)直接丟棄小值，而是賦予小概率；可視作Argmax的概率版本，適合分類(lèi)任務(wù)輸出。示意圖：1.激活函數(shù)Softmax函數(shù)6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.激活函數(shù)Swish函數(shù)6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.激活函數(shù)Maxout函數(shù)6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的訓(xùn)練一般分為兩個(gè)關(guān)鍵步驟：信號(hào)的前向傳播和誤差的反向傳播，應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)方法中就是前向傳播求損失，反向傳播求偏導(dǎo)。BP算法的基本步驟：第一步，初始化：隨機(jī)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重。第二步，前向傳播（ForwardPropagation）：輸入樣本從輸入層進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)隱藏層逐層傳遞至輸出層，計(jì)算得到網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出。第三步，計(jì)算誤差：將網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出進(jìn)行比較，計(jì)算輸出層的誤差，可以使用某種損失函數(shù)（如均方誤差）來(lái)度量誤差。第四步，反向傳播（BackwardPropagation）：首先從輸出層開(kāi)始，將誤差反向傳播回隱藏層和輸入層。對(duì)于每個(gè)神經(jīng)元，計(jì)算其對(duì)誤差的貢獻(xiàn)，這個(gè)貢獻(xiàn)是通過(guò)將前一層的誤差與當(dāng)前神經(jīng)元的權(quán)重相乘并傳遞給前一層來(lái)計(jì)算的。然后，根據(jù)激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，將誤差傳遞給前一層的神經(jīng)元。2.BP算法的基本原理6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的基本步驟：第五步，計(jì)算權(quán)重更新：使用反向傳播得到的誤差梯度來(lái)更新連接權(quán)重。根據(jù)誤差梯度和學(xué)習(xí)率的乘積，更新每個(gè)連接權(quán)重的數(shù)值，并使用學(xué)習(xí)率控制每次迭代中權(quán)重更新的幅度。第六步，重復(fù)迭代：重復(fù)執(zhí)行前向傳播、計(jì)算誤差、反向傳播和計(jì)算權(quán)重更新的步驟。通常，迭代的次數(shù)和終止條件是預(yù)先指定的，或者可以根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的性能表現(xiàn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。第七步，終止：當(dāng)滿(mǎn)足終止條件（如達(dá)到最大迭代次數(shù)或誤差收斂）時(shí)，終止訓(xùn)練。通過(guò)重復(fù)迭代，BP算法可以調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出更加接近，從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能和準(zhǔn)確性。需要注意的是，BP算法假設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是可微的，因此激活函數(shù)通常選擇可微函數(shù)，并且該算法通常與梯度下降等優(yōu)化算法結(jié)合使用來(lái)更新權(quán)重。2.BP算法的基本原理6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)的前向傳播階段，輸入進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于當(dāng)前的參數(shù)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的輸出，然后用輸出計(jì)算損失函數(shù)值。信號(hào)的前向傳播2.BP算法的基本原理圖1全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該網(wǎng)絡(luò)是含一個(gè)輸入層、兩個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層的四層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第一層輸入層含兩個(gè)神經(jīng)元，第二層和第三層隱藏層都含三個(gè)神經(jīng)元，第四層輸出層含兩個(gè)神經(jīng)元。在用BP算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理實(shí)際問(wèn)題時(shí)，輸入層神經(jīng)元數(shù)應(yīng)當(dāng)和從一個(gè)樣本中提取的特征數(shù)保持一致，輸出層神經(jīng)元數(shù)應(yīng)當(dāng)根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置。6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

信號(hào)的前向傳播2.BP算法的基本原理圖1全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

信號(hào)的前向傳播2.BP算法的基本原理圖1全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第二層到第四層神經(jīng)元輸入為：第二層到第四層神經(jīng)元輸出為：每個(gè)神經(jīng)元的輸入都是前一層神經(jīng)元輸出的加權(quán)求和，神經(jīng)元的輸出是當(dāng)前神經(jīng)元的輸入通過(guò)Sigmoid型函數(shù)映射后的值。以第二層的第一個(gè)神經(jīng)元為例，其輸入為：，輸出為：

。6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的前向傳播2.BP算法的基本原理圖1全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的前向傳播推導(dǎo)：第二層輸入：第二層輸出：第三層輸入：第三層輸出：第四層輸入：第四層輸出：

信號(hào)前向傳播的計(jì)算公式概括為：，。6.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差的反向傳播2.BP算法的基本原理

6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種具有局部連接、權(quán)重共享等特性的深層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用BP算法進(jìn)行訓(xùn)練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由卷積層、匯聚層、全連接層交叉堆疊而成。全連接層的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）都與上一層的所有節(jié)點(diǎn)相連。1.從全連接到卷積全連接層和卷積層的根本區(qū)別在于，前者從輸入特征空間學(xué)到的是全局模式，而后者學(xué)到的是局部模式。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了大尺寸圖像的應(yīng)用效果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部連接、權(quán)重共享的特性使其網(wǎng)絡(luò)需要訓(xùn)練的參數(shù)更少。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)相同的圖像特征具有相似的反應(yīng)，而不過(guò)度在意特征出現(xiàn)的位置，具有平移不變性（TranslationInvariant）。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)深度聚合前面幾層卷積層學(xué)習(xí)到的局部特征而可以有效學(xué)習(xí)更復(fù)雜和抽象的視覺(jué)概念，具有空間層次結(jié)構(gòu)（SpatialHierarchiesofPatterns）。6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層圖像是一個(gè)包括兩個(gè)空間軸（高度和寬度）和一個(gè)深度軸（通道/顏色）的三維張量。對(duì)于黑白圖像，通道（Channel）數(shù)為1，表示灰度等級(jí)。對(duì)于RGB圖像，通道數(shù)為3：紅色、綠色和藍(lán)色。這些通道為后續(xù)層的學(xué)習(xí)提供了空間化特征，也被稱(chēng)為特征映射（FeatureMaps）。互相關(guān)運(yùn)算考慮單個(gè)輸入通道和輸出通道：此時(shí)輸入數(shù)據(jù)、卷積核和輸出數(shù)據(jù)都看作二維張量。卷積層對(duì)輸入圖像和卷積核（ConvolutionFilter）權(quán)重進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算。第1次卷積操作從輸入圖像的左上角開(kāi)始，由卷積核中參數(shù)與輸入圖像對(duì)應(yīng)位置的像素逐位相乘后累加得到一個(gè)單一的標(biāo)量值作為第1次卷積操作的輸出。6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層互相關(guān)運(yùn)算圖2單個(gè)輸入通道和輸出通道的卷積操作6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層互相關(guān)運(yùn)算

圖3多個(gè)輸入通道、單個(gè)輸出通道的卷積操作6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層互相關(guān)運(yùn)算

圖3多個(gè)輸入通道、多個(gè)輸出通道的卷積操作6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層互相關(guān)運(yùn)算

圖41×1卷積核的卷積操作6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層感受野概念：受生物神經(jīng)系統(tǒng)啟發(fā)，神經(jīng)元只接收特定區(qū)域的信號(hào)。視覺(jué)系統(tǒng)：視覺(jué)皮層的神經(jīng)元只對(duì)特定視網(wǎng)膜區(qū)域的光刺激有反應(yīng)。在CNN中的作用：卷積核相當(dāng)于感受野，局部連接，減少計(jì)算復(fù)雜度。深層網(wǎng)絡(luò)→組合低級(jí)特征（邊緣）形成高級(jí)特征（形狀、語(yǔ)義）。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)于某一層的任意神經(jīng)元，其感受野是指在前向傳播中影響x的所有神經(jīng)元。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在多層甚至超多層卷積操作，隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，后層神經(jīng)元在第一層（輸入層）的感受野會(huì)逐漸增大。6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層感受野圖5感受野示意圖在卷積核大小為7×7、步幅為1的卷積操作中，后層神經(jīng)元x的感受野即前層深色區(qū)域。在卷積核大小為3×3、步幅為1的卷積操作中，l+1層對(duì)l層的感受野僅為，隨著卷積操作的疊加，l+3層對(duì)l層的感受野增加至7×7。6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層填充和步幅

6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層填充和步幅圖6填充操作6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.卷積層填充和步幅圖7垂直步幅和水平步幅都為2的卷積操作

6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.匯聚層作用：降采樣（DownSampling）：降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量。增強(qiáng)特征魯棒性：減少特征微小偏移的影響，提升模型泛化能力。關(guān)鍵特性：與卷積層類(lèi)似，但無(wú)需學(xué)習(xí)參數(shù)。關(guān)注特征是否存在，而非具體位置。減少特征維度，避免過(guò)擬合。匯聚操作的類(lèi)型包括最大匯聚（Max-Pooling）、平均匯聚（Average-Pooling）和隨機(jī)匯聚（Stochastic-Pooling），其中前兩種操作更常用。6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.匯聚層

6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.匯聚層典型的匯聚層使用的匯聚窗口一般設(shè)定為較小的值，如2×2或3×3，步幅通常設(shè)定為2，采用最大匯聚或平均匯聚的方式進(jìn)行降采樣。過(guò)大的匯聚窗口會(huì)急劇減少神經(jīng)元的數(shù)量，造成過(guò)多的信息損失。匯聚層不是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必需的元件。圖8窗口大小為2×2、步幅為2的匯聚操作6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1）LeNet-5

LeNet-5是最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，主要用于識(shí)別圖像上的手寫(xiě)數(shù)字?；诖耍琇eNet-5在20世紀(jì)90年代被廣泛應(yīng)用于美國(guó)的自助取款機(jī)（ATM）中，以幫助識(shí)別處理支票上的數(shù)字。LeNet-5包括2個(gè)卷積層、2個(gè)匯聚層和3個(gè)全連接層。每個(gè)卷積層都使用5×5的卷積核，其中卷積層C1有6個(gè)輸出，卷積層C3有16個(gè)輸出。匯聚層通過(guò)2×2平均匯聚操作（步幅為2）將維數(shù)降為5×5。全連接層的輸出分別為120維、84維和10維。圖9LeNet-5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2）AlexNet

AlexNet于2012年出現(xiàn)，s是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中首個(gè)被廣泛關(guān)注和使用的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，也為后續(xù)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建提供了范本。此外，AlexNet首次提出了使用圖形處理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）進(jìn)行并行訓(xùn)練，采用ReLU函數(shù)作為非線性激活函數(shù)，使用隨機(jī)失活（Dropout）策略防止過(guò)擬合，使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）技術(shù)提高模型準(zhǔn)確率等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧。圖10AlexNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5與AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較圖11LeNet-5與AlexNet（2）AlexNet輸入層：輸入大小為224像素×224像素×3像素的圖像。第1個(gè)卷積層：使用96個(gè)11×11×3的卷積核，步幅為4，得到兩個(gè)55×55×48的特征映射組；第1個(gè)匯聚層：使用窗口大小為3×3的最大匯聚操作，步幅為2，得到兩個(gè)27×27×48的特征映射組；第2個(gè)卷積層：使用兩組共256個(gè)5×5×48的卷積核，步幅為1，零填充數(shù)位2，得到兩個(gè)27×27×128的特征映射組；第2個(gè)匯聚層：使用窗口大小為3×3的最大匯聚操作，步幅為2，得到兩個(gè)13×13×192的特征映射組；6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5與AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較圖11LeNet-5與AlexNet（2）AlexNet第3個(gè)卷積層：為兩個(gè)路徑的融合層，使用兩組共384個(gè)大小為3×3×256的卷積核，步幅為1，零填充數(shù)為1，得到兩個(gè)大小為13×13×192的特征映射組；第4個(gè)卷積層：使用兩組共384個(gè)大小為3×3×192的卷積核，步幅為1，零填充數(shù)為1，得到兩個(gè)大小為13×13×192的特征映射組；第5個(gè)卷積層：使用兩組共256個(gè)大小為3×3×192的卷積核，步幅為1，零填充數(shù)為1，得到兩個(gè)大小為13×13×128的特征映射組；第3個(gè)匯聚層：使用窗口大小為3×3的最大匯聚操作，步幅為2，得到兩個(gè)大小為6×6×128的特征映射組。6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（3）使用塊的網(wǎng)絡(luò)(VGG網(wǎng)絡(luò))

雖然AlexNet證明了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性，但它沒(méi)有提供一個(gè)通用的模板指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。Simonyan和Zisserman使用塊的思想，首先搭建包含卷積層和匯聚層的VGG塊，然后將多個(gè)VGG塊循環(huán)和疊加，并結(jié)合全連接層構(gòu)成VGG網(wǎng)絡(luò)，。原始VGG網(wǎng)絡(luò)有5個(gè)卷積塊，前兩個(gè)塊各有1個(gè)卷積層，后三個(gè)塊包含2個(gè)卷積層。第一個(gè)塊有64個(gè)通道，后續(xù)塊的通道數(shù)依次翻倍至512個(gè)。圖12VGG網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（4）Inception網(wǎng)絡(luò)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的卷積核大小對(duì)特征提取的效果十分關(guān)鍵。Inception塊在一個(gè)卷積層中使用多個(gè)不同大小的卷積核進(jìn)行操作。Inception塊包括4條并行路徑；前三條路徑從不同的空間中提取特征。中間兩條路徑降低模型復(fù)雜度。4條并行路徑通過(guò)使用適當(dāng)?shù)奶畛浔ＷC輸入和輸出的高度與寬度一致。最后，4條并行路徑的輸出在通道合并層上合并，構(gòu)成Inception塊的輸出。Inception塊中通常調(diào)整的超參數(shù)是每層的輸出通道數(shù)。圖13Inception塊的結(jié)構(gòu)6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（4）Inception網(wǎng)絡(luò)

Inception網(wǎng)絡(luò)最早的版本是GoogLeNet，由Inception塊和匯聚層堆疊而成，其中Inception塊間的最大匯聚層可降低網(wǎng)絡(luò)維度。圖14GoogLeNet的結(jié)構(gòu)6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每次的輸入都是獨(dú)立的，即網(wǎng)絡(luò)的輸出只依賴(lài)于當(dāng)前的輸入。但在很多實(shí)際任務(wù)中，網(wǎng)絡(luò)的輸出不僅依賴(lài)于當(dāng)前的輸入，還與過(guò)去一段時(shí)間的輸出相關(guān)此外，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求輸入和輸出維度相同，而視頻、語(yǔ)音、文本等序列數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度一般不是固定的，因此，學(xué)習(xí)訓(xùn)練需要一種能力更強(qiáng)的模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效處理空間信息，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）則能夠更好地處理序列信息。RNN通過(guò)增加隱藏層，將過(guò)去一段時(shí)間的輸入合并到經(jīng)過(guò)時(shí)間向前傳播的狀態(tài)矩陣H中，使網(wǎng)絡(luò)具有短期記憶能力?；疑綁K表示單個(gè)時(shí)間延遲中的相互作用。圖15RNN的結(jié)構(gòu)6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.RNN的展開(kāi)

RNN時(shí)間展開(kāi)：RNN可按時(shí)間展開(kāi)，形成多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。參數(shù)共享：所有時(shí)間步共享??,??,??，減少參數(shù)，訓(xùn)練更高效。訓(xùn)練方法：BPTT（Back-PropagationThroughTime），對(duì)展開(kāi)后的“每一層”執(zhí)行BP算法。梯度消失問(wèn)題：梯度在展開(kāi)過(guò)程中指數(shù)衰減，影響長(zhǎng)序列依賴(lài)學(xué)習(xí)。圖16RNN的展開(kāi)形勢(shì)6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.RNN的結(jié)構(gòu)根據(jù)RNN中輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)長(zhǎng)度的不同，可將RNN分為NtoN結(jié)構(gòu)、Nto1結(jié)構(gòu)、1toN結(jié)構(gòu)和NtoM結(jié)構(gòu)4種類(lèi)型。

圖16NtoN結(jié)構(gòu)的RNN模型6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.RNN的結(jié)構(gòu)（2）Nto1結(jié)構(gòu)的RNN模型Nto1結(jié)構(gòu)的RNN模型的輸入為序列，輸出為類(lèi)別，主要用于序列數(shù)據(jù)的分類(lèi)，其意義是序列的輸出結(jié)果蘊(yùn)含整個(gè)序列數(shù)據(jù)的語(yǔ)義信息及上下文信息。在Nto1結(jié)構(gòu)的RNN模型中，輸入為一個(gè)長(zhǎng)度為N的序列，輸出y表示類(lèi)別。圖17Nto1結(jié)構(gòu)的RNN模型6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.RNN的結(jié)構(gòu)（3）1toN結(jié)構(gòu)的RNN模型1toN結(jié)構(gòu)的RNN模型是一個(gè)輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一個(gè)輸出序列的模型。這種模型根據(jù)輸入位置的不同，可分為只在首個(gè)時(shí)刻輸入［見(jiàn)圖（a）］和在每個(gè)時(shí)刻都輸入［見(jiàn)圖（b）］兩種結(jié)構(gòu)。1toN結(jié)構(gòu)的RNN模型常見(jiàn)的應(yīng)用包括根據(jù)圖像生成文章，根據(jù)類(lèi)別生成音樂(lè)、文章等。圖181toN結(jié)構(gòu)的RNN模型6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.RNN的結(jié)構(gòu)（4）1toN結(jié)構(gòu)的RNN模型NtoM結(jié)構(gòu)的RNN模型也稱(chēng)為編碼器—解碼器（Encoder-Decoder）模型，表示將輸入序列映射為不一定等長(zhǎng)的輸出序列。該模型可以采用Nto1結(jié)構(gòu)的RNN模型和1toM結(jié)構(gòu)的RNN模型組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。先將樣本x在不同時(shí)刻輸入第一個(gè)RNN（編碼器）中，并得到上下文向量c，向量c包含輸入序列的語(yǔ)義信息，并作為第二個(gè)RNN（解碼器）的輸入，最后得到輸出序列y。NtoM結(jié)構(gòu)的RNN模型適用于各類(lèi)序列處理任務(wù)，包括機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、文本摘要等。圖18NtoM結(jié)構(gòu)的RNN模型(a)結(jié)構(gòu)1(b)結(jié)構(gòu)26.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.雙向RNN

圖19典型的雙向RNN6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.基于門(mén)控的RNN理論上RNN可以建立起長(zhǎng)時(shí)間間隔的狀態(tài)之間的依賴(lài)關(guān)系，但由于梯度消失（GradientVanishing）或梯度爆炸（GradientExploding）的問(wèn)題，實(shí)際上RNN只能學(xué)習(xí)到短期的依賴(lài)關(guān)系。其中，梯度消失指的是在BP算法中，梯度太小以至于學(xué)習(xí)變得很慢甚至停止；梯度爆炸指的是梯度太大而導(dǎo)致學(xué)習(xí)不收斂。為了改善RNN的長(zhǎng)程依賴(lài)問(wèn)題，一種解決方案是引入門(mén)控機(jī)制來(lái)控制信息的累積速度，包括有選擇地加入新信息，并有選擇地遺忘舊信息。基于門(mén)控的RNN包括長(zhǎng)短期記憶（LongShortTermMemory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)和門(mén)控循環(huán)單元（GatedRecurrentUnit，GRU）網(wǎng)絡(luò)。6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.基于門(mén)控的RNN

6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.基于門(mén)控的RNN

圖20LSTM網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)單元結(jié)構(gòu)6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.基于門(mén)控的RNN

6.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.基于門(mén)控的RNN

圖21GRU網(wǎng)絡(luò)的循環(huán)單元結(jié)構(gòu)6.5Word2VecWord2Vec是一種將詞轉(zhuǎn)換為向量形式的工具。Word2Vec的應(yīng)用較為廣泛，如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的嵌入。Word2Vec用于將文本處理的問(wèn)題簡(jiǎn)化為向量空間中的向量運(yùn)算，通過(guò)計(jì)算向量空間中的距離來(lái)表示文本語(yǔ)義上的相似性。Word2Vec是由TomasMikolov和他在谷歌的同事于2013年提出的。Word2Vec基于這樣一種思想，即一個(gè)詞的意思可以從它周?chē)脑~中推斷出來(lái)。6.5Word2Vec在Word2Vec出現(xiàn)之前，自然語(yǔ)言處理經(jīng)常把詞轉(zhuǎn)化為離散的單獨(dú)符號(hào)，如獨(dú)熱（One-hot）編碼，用不重復(fù)的0、1序列來(lái)表示詞。例如，我|愛(ài)|祖國(guó)|青山|綠水，可以表示為[1,0,0,0,0]、[0,1,0,0,0]、[0,0,1,0,0]、[0,0,0,1,0]、[0,0,0,0,1]。傳統(tǒng)的One-hot編碼僅僅將詞符號(hào)化，不包含任何語(yǔ)義信息。而且詞的One-hot表示是高維的，如在上面的One-hot編碼例子中，如果不同的詞不是5個(gè)而是n個(gè)，則One-hot編碼的向量維度為1×n。也就是說(shuō)，在任何一個(gè)詞的One-hot編碼中，有一位為1，其他n-1位為0，這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)非常稀疏（0特別多，1很少），存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)很大（在n很大的情況下），即在高維向量中只有一個(gè)維度描述了詞的語(yǔ)義。所以需要解決兩個(gè)問(wèn)題：需要賦予詞語(yǔ)義信息和降低維度。6.5Word2Vec使用向量表示方法可以有效解決上述維度災(zāi)難問(wèn)題。Word2Vec可以將One-hot編碼轉(zhuǎn)化為低維度的連續(xù)值，即稠密向量，并且其中意思相近的詞將被映射到向量空間中相近的位置。華盛頓和紐約聚在一起，北京和上海聚在一起，而且北京到上海的距離與華盛頓到紐約的距離相近，模型既學(xué)習(xí)到了城市地理位置的向量表示，又學(xué)習(xí)到了城市地理位置之間的關(guān)系。圖22詞嵌入后的城市向量可Word2Vec是一種高效訓(xùn)練詞向量的模型，它將詞分為中心詞和上下文詞，上下文詞即中心詞周?chē)脑~。Word2Vec包含兩種主要結(jié)構(gòu)，分別是CBOW和Skip-gram，它們的最大區(qū)別是CBOW通過(guò)上下文詞去預(yù)測(cè)中心詞，而Skip-gram通過(guò)中心詞去預(yù)測(cè)上下文詞。CBOW對(duì)小型數(shù)據(jù)庫(kù)比較合適，而Skip-gram在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中表現(xiàn)較好。6.5Word2Vec圖23CBOW和Skip-gram模型圖CBOW通過(guò)當(dāng)前中心詞的上下文詞信息預(yù)測(cè)當(dāng)前中心詞，相當(dāng)于從一句話中摳掉一個(gè)詞，來(lái)猜測(cè)這個(gè)被摳掉的詞。從數(shù)學(xué)上來(lái)看，CBOW模型等價(jià)于一個(gè)向量乘一個(gè)嵌入（Embedding）矩陣，從而得到一個(gè)連續(xù)的嵌入向量.圖24CBOW模型結(jié)構(gòu)6.5Word2Vec

6.5Word2VecSkip-gram模型的思想是在每一次迭代中都取一個(gè)詞作為中心詞，嘗試去預(yù)測(cè)它一定范圍內(nèi)的上下文詞。圖25Skip-gram模型結(jié)構(gòu)訓(xùn)練Skip-gram模型需要做以下事情：給定一個(gè)句子中的中心詞（輸入詞），查看上下文詞并隨機(jī)選擇一個(gè)詞。該模型會(huì)學(xué)習(xí)每一對(duì)詞出現(xiàn)頻率的統(tǒng)計(jì)信息。例如，“我|愛(ài)|紅色|這片|土地”，窗口大小設(shè)為2，就是用“我”“愛(ài)”“這片”“土地”這4個(gè)上下文詞，來(lái)預(yù)測(cè)生成“紅色”這個(gè)中心詞的條件概率，即。以“我愛(ài)北京天安門(mén)”為例，中心詞取“愛(ài)”，窗口大小取1，也就是上下文詞為“我”和“北京”。6.5Word2Vec

6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖數(shù)據(jù)廣泛存在（如社交網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、通信網(wǎng)絡(luò)）。圖分析任務(wù)：節(jié)點(diǎn)分類(lèi)：基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)類(lèi)別。鏈路預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)缺失或未來(lái)可能的連接。聚類(lèi)：發(fā)現(xiàn)相似節(jié)點(diǎn)的子集?？梢暬簬椭斫饩W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以直接處理圖數(shù)據(jù)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）結(jié)合深度學(xué)習(xí)用于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。GNN作用：學(xué)習(xí)圖中節(jié)點(diǎn)的特征。解決圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)問(wèn)題。6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.圖的概念

6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.圖的概念圖的鄰接矩陣（AdjacencyMatrix）是表示頂點(diǎn)之間相鄰關(guān)系的矩陣。使用鄰接矩陣表示圖，能夠很容易地確定圖中任意兩個(gè)頂點(diǎn)是否有邊相連。（1）對(duì)無(wú)向圖而言，鄰接矩陣一定是對(duì)稱(chēng)的，而且主對(duì)角線元素一定為零（在此僅討論無(wú)向簡(jiǎn)單圖），副對(duì)角線元素不一定為零，有向圖則不一定如此。（2）在無(wú)向圖中，任一頂點(diǎn)i的度為第i列（或第i行）所有非零元素的個(gè)數(shù)；在有向圖中，頂點(diǎn)的出度為第i行所有非零元素的個(gè)數(shù)，入度為第i列所有非零元素的個(gè)數(shù)。

（3）用鄰接矩陣表示圖需要的空間大小為n2，由于無(wú)向圖的鄰接矩陣一定具有對(duì)稱(chēng)關(guān)系，主對(duì)角線元素為零，僅需要存儲(chǔ)矩陣上三角形或下三角形的數(shù)據(jù)即可，因此僅需要n(n-1)/2的空間大小。6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.節(jié)點(diǎn)的中心性節(jié)點(diǎn)的中心性（Centrality）是判斷圖中節(jié)點(diǎn)重要性和影響力的指標(biāo)。節(jié)點(diǎn)的中心性常用于無(wú)向圖，也可以用于有向圖。（1）點(diǎn)度中心性：在無(wú)向圖中，基于重要的節(jié)點(diǎn)就是擁有許多連接的節(jié)點(diǎn)這一假設(shè)，可以用一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度來(lái)衡量中心性，這種方法稱(chēng)為點(diǎn)度中心性（DegreeCentrality）。點(diǎn)度中心性分為絕對(duì)點(diǎn)度中心性和相對(duì)點(diǎn)度中心性。絕對(duì)點(diǎn)度中心性為所有與節(jié)點(diǎn)相連的邊的度之和，其計(jì)算公式為：然而圖的規(guī)模越大，絕對(duì)點(diǎn)度中心性越大，因此對(duì)絕對(duì)點(diǎn)度中心性進(jìn)行平均化處理更為合理，即相對(duì)點(diǎn)度中心性，其計(jì)算公式為：6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.節(jié)點(diǎn)的中心性（2）特征向量中心性：特征向量中心性（EigenvectorCentrality）的基本思想是一個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心性是相鄰節(jié)點(diǎn)中心性的函數(shù)，因此一個(gè)節(jié)點(diǎn)的重要性既取決于其相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)量（該節(jié)點(diǎn)的度），又取決于其相鄰節(jié)點(diǎn)的重要性。將圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心性組成的向量記作x，通過(guò)對(duì)Ax=λx進(jìn)行求解，得到特征向量λ，λ中的每個(gè)元素就是圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征向量中心性。6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.節(jié)點(diǎn)的中心性

6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.節(jié)點(diǎn)的中心性（4）接近中心性：接近中心性（ClosenessCentrality）反映圖中某個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間的接近程度。如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)到圖中其他節(jié)點(diǎn)的最短距離都很小，那么它的接近中心性就很高。相比中介中心性，接近中心性更接近幾何上的中心位置的效果。如果進(jìn)行歸一化處理，那么就是求這個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的平均最短距離，計(jì)算公式為：一個(gè)節(jié)點(diǎn)的平均最短距離越小，那么這個(gè)節(jié)點(diǎn)的接近中心性越大，這個(gè)節(jié)點(diǎn)越重要。對(duì)平均最短距離取倒數(shù)，便得到了中介中心性，計(jì)算公式如下：6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.圖嵌入真實(shí)的圖（網(wǎng)絡(luò)）往往是高維、難以處理的。20世紀(jì)初，研究人員發(fā)明了圖嵌入（GraphEmbedding）算法。首先根據(jù)實(shí)際問(wèn)題構(gòu)造一個(gè)D維空間中的圖，然后將圖中的節(jié)點(diǎn)嵌入d維向量空間，嵌入的思想是在向量空間中保持連接的節(jié)點(diǎn)彼此靠近。圖嵌入是一種將圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（通常為高維稠密的矩陣）映射為低維稠密向量的過(guò)程，能夠?qū)W習(xí)圖結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)的分布信息，很好地解決圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)難以高效輸入機(jī)器學(xué)習(xí)算法的問(wèn)題。圖嵌入的目的是將給定圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)映射到低維向量空間，這類(lèi)方法通常被稱(chēng)為節(jié)點(diǎn)嵌入（NodeEmbedding）。圖26圖嵌入的目的6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.圖嵌入嵌入能夠?qū)⑻卣鲌D轉(zhuǎn)換為向量或向量集，捕獲圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)的關(guān)系，以及關(guān)于圖、子圖和節(jié)點(diǎn)的其他相關(guān)信息。獲取更多的特征嵌入編碼可以在以后的任務(wù)中獲得更好的結(jié)果。圖嵌入方法有很多，主要介紹兩種簡(jiǎn)單的圖嵌入方法：DeepWalk和Node2Vec。圖26圖嵌入的目的6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.圖嵌入（1）DeepWalk：DeepWalk是使用隨機(jī)游走方式來(lái)生成嵌入表示的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。該方法通過(guò)構(gòu)建二叉樹(shù)，最大化二叉樹(shù)中的路徑概率，并采用Word2Vec方法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)圖節(jié)點(diǎn)表示。隨機(jī)游走是指從一個(gè)選定的節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，以相同的移動(dòng)概率移動(dòng)到一個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)上，移動(dòng)一定的步數(shù)，并記錄訪問(wèn)到的節(jié)點(diǎn)。從一個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，執(zhí)行多次隨機(jī)游走，便可生成以該節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)序列。6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.圖嵌入（1）DeepWalk：DeepWalk包含3個(gè)步驟：第1步，圖的構(gòu)造：將實(shí)際問(wèn)題中的實(shí)體設(shè)置為節(jié)點(diǎn)，實(shí)體之間的聯(lián)系作為節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，構(gòu)造為一個(gè)圖。以用戶(hù)上網(wǎng)行為為例，用戶(hù)訪問(wèn)的每個(gè)頁(yè)面作為節(jié)點(diǎn)，頁(yè)面中的鏈接關(guān)系作為圖中節(jié)點(diǎn)的關(guān)系。第2步，生成隨機(jī)游走序列：對(duì)圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行多次隨機(jī)游走，生成多個(gè)隨機(jī)游走序列。第3步，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成嵌入結(jié)果：將隨機(jī)游走序列中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為輸入，使用Word2Vec中的Skip-gram方法進(jìn)行訓(xùn)練，將網(wǎng)絡(luò)的隱藏層輸出作為節(jié)點(diǎn)的嵌入表示。6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.圖嵌入（1）DeepWalk：圖27DeepWalk的步驟圖28DeepWalk算法偽代碼6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.圖嵌入（2）Node2Vec：Node2Vec是一種學(xué)習(xí)圖中節(jié)點(diǎn)的連續(xù)特征表示的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法框架。當(dāng)面對(duì)加權(quán)圖時(shí)，DeepWalk無(wú)法學(xué)習(xí)邊上的權(quán)重信息，Node2Vec可以看作DeepWalk的擴(kuò)展，是一種綜合考慮深度優(yōu)先搜索（DFS）鄰域和廣度優(yōu)先搜索（BFS）鄰域的節(jié)點(diǎn)嵌入方法。與DeepWalk相同，Node2Vec最大化相鄰節(jié)點(diǎn)的似然概率，二者的核心區(qū)別在于隨機(jī)游走方式不同：Node2Vec在隨機(jī)游走過(guò)程中結(jié)合了BFS和DFS兩種方式，BFS生成的序列往往是由當(dāng)前節(jié)點(diǎn)周邊的節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因而更能體現(xiàn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“結(jié)構(gòu)性”；DFS更有可能游走到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)方的節(jié)點(diǎn)，因而更能體現(xiàn)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“同質(zhì)性”。圖29Node2Vec中的DFS和BFS搜索過(guò)程6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.圖嵌入

Node2Vec步驟：第1步，生成整個(gè)圖的移動(dòng)概率矩陣，移動(dòng)概率矩陣中包含了后續(xù)游走過(guò)程中進(jìn)行BFS和DFS的概率信息；第2步，基于移動(dòng)概率矩陣生成隨機(jī)游走序列；第3步，對(duì)隨機(jī)游走序列采用Word2Vec方法進(jìn)行訓(xùn)練，得到節(jié)點(diǎn)的嵌入表示。圖30Node2Vec中的隨機(jī)游走過(guò)程6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.圖嵌入（3）其他隨機(jī)游走方式的圖嵌入：基于隨機(jī)游走的圖嵌入的核心是先生成節(jié)點(diǎn)序列，再使用Skip-gram方法來(lái)進(jìn)行向量化求解，DeepWalk、Node2Vec均采用這個(gè)模式。除DeepWalk和Node2Vec外，Metapath2Vec、Struc2Vec也是常用的圖嵌入方法。Metapath2Vec通過(guò)預(yù)定義異構(gòu)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的語(yǔ)義聯(lián)系作為元路徑，基于元路徑建立隨機(jī)游走策略。Struc2Vec可以關(guān)注節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的位置特征，從而使得具有相似網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)嵌入后生成相似的向量。6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）DeepWalk和Node2Vec都是基于隨機(jī)游走的圖嵌入方法，圖嵌入還可以基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，如圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）、Line、SDNE等GCN是一種從圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取特征的方法，能夠直接作用于圖并且利用其結(jié)構(gòu)信息.。對(duì)于圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，GCN考慮了所有相鄰節(jié)點(diǎn)及其自身所包含的特征信息。GCN在處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的過(guò)程中，將圖的鄰接矩陣信息作為網(wǎng)絡(luò)輸入的一部分。節(jié)點(diǎn)的特征矩陣作為輸入X，X經(jīng)過(guò)多層GCN的傳播變換過(guò)程如下：

6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）

圖30GCN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）

6.6圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）GCN的節(jié)點(diǎn)嵌入效果非常好，即使是不經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的GCN，也可以和DeepWalk、Node2Vec這種經(jīng)過(guò)復(fù)雜訓(xùn)練得到的節(jié)點(diǎn)嵌入效果媲美。GCN利用了圖的整個(gè)鄰接矩陣和圖卷積操作融合相鄰節(jié)點(diǎn)的信息，因此一般用于處理直推式（Transductive）任務(wù)而不能用于處理歸納式（Inductive）任務(wù)，即處理動(dòng)態(tài)圖問(wèn)題。思考題BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)更新的原理是什么？試結(jié)合簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出一個(gè)參數(shù)更新的例子。什么是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？比較三者的特點(diǎn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中什么是卷積運(yùn)算？什么是卷積核？卷積核的作用是什么？什么是RNN？這種網(wǎng)絡(luò)容易產(chǎn)生梯度消失和梯度爆炸的原因是什么？什么是LSTM網(wǎng)絡(luò)？其門(mén)控機(jī)制和作用是什么？Word2Vec中CBOW和Skip-gram兩種結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)詞向量化的步驟是什么？什么是圖嵌入？其作用是什么？節(jié)點(diǎn)嵌入中隨機(jī)游走算法的實(shí)現(xiàn)步驟是什么？GCN訓(xùn)練的實(shí)現(xiàn)原理是什么？Thankyou!能源系統(tǒng)07EnergySystem7.1什么是能源定義能源也稱(chēng)能量資源或能源資源，是指可產(chǎn)生各種能量（如熱能、電能、光能等）或可做功的物質(zhì)的統(tǒng)稱(chēng)。在物理學(xué)中，能源定義為動(dòng)力的源頭，它可以產(chǎn)生不同形式的能量，是人類(lèi)活動(dòng)的物質(zhì)基礎(chǔ)。分類(lèi)能源的形式多種多樣，可以按不同的方式（來(lái)源、形式和使用方式等）對(duì)能源進(jìn)行分類(lèi)。按照能否再生、使用類(lèi)型、產(chǎn)生方式、污染程度分類(lèi)。7.2.1什么是能源系統(tǒng)能源系統(tǒng)概述：能源系統(tǒng)是指煤炭、石油、天然氣等一次能源從開(kāi)采、加工、轉(zhuǎn)換、傳輸、分配直到最終使用的各個(gè)環(huán)節(jié)組成的系統(tǒng)。能源系統(tǒng)的概念如圖7-2所示。圖72涵蓋了能源的全生命周期，從能源的開(kāi)采或生產(chǎn)加工，到能源的傳輸和分配，再到最終的能源消費(fèi)和利用。能源系統(tǒng)既包括各種技術(shù)、設(shè)施、設(shè)備，還包括與能源相關(guān)的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境因素。7.2.2能源系統(tǒng)的分類(lèi)按能源類(lèi)型：?化石能源系統(tǒng)（FES）?可再生能源系統(tǒng)（RES）?核能系統(tǒng)（NES）按規(guī)模大?。?中心化能源系統(tǒng)（CES）?分布式能源系統(tǒng)（DES）按用途：?工業(yè)能源系統(tǒng)（IES）?交通能源系統(tǒng)（TES）?居民與商業(yè)能源系統(tǒng)（RCES）按研究的地域大小和范圍：?世界能源系統(tǒng)（WES）?國(guó)家能源系統(tǒng)（NES）?城市能源系統(tǒng)（UES）?農(nóng)村能源系統(tǒng)（RES）?企業(yè)能源系統(tǒng)（EES）四種分類(lèi)方式7.2.2典型的能源系統(tǒng)1）煤炭系統(tǒng)煤炭系統(tǒng)包含煤炭的生產(chǎn)、加工、運(yùn)輸、利用及相關(guān)環(huán)保措施等全過(guò)程，如圖所示。2）油氣系統(tǒng)油氣系統(tǒng)涵蓋了從油氣資源勘探到油氣應(yīng)用的整個(gè)過(guò)程，包括勘探、開(kāi)采、生產(chǎn)、加工、運(yùn)輸和利用等多個(gè)環(huán)節(jié)，如圖所示。7.2.2典型的能源系統(tǒng)3）電力系統(tǒng)電力系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施，用于生產(chǎn)、運(yùn)輸、分配和管理電能，以滿(mǎn)足社會(huì)、工業(yè)和個(gè)人的用電需求，如圖所示。7.2.3電力系統(tǒng)的演化（1）分散式電力系統(tǒng)。在電力技術(shù)發(fā)明之初，電力生產(chǎn)和利用的技術(shù)水平相對(duì)較低，這一時(shí)期，人們的電力需求主要由技術(shù)水平落后、發(fā)電規(guī)模較小、空間分布零散的電力系統(tǒng)來(lái)滿(mǎn)足。因此，這一時(shí)期電力生產(chǎn)和消費(fèi)的模式基本上是自給自足的，這種分散式電力系統(tǒng)是相對(duì)獨(dú)立的，運(yùn)行效率低。7.2.3電力系統(tǒng)的演化（2）集中式電力系統(tǒng)。在工業(yè)化生產(chǎn)時(shí)期，電力生產(chǎn)、傳輸和利用等技術(shù)取得了顯著進(jìn)步，電力部門(mén)成為重要的獨(dú)立工業(yè)部門(mén)，大型集中式發(fā)電成為電力供應(yīng)的主要方式，以滿(mǎn)足工業(yè)化生產(chǎn)的大規(guī)模電力需求。集中式電力系統(tǒng)的集中化生產(chǎn)、遠(yuǎn)距離傳輸和持續(xù)用能保障等特征，為提高電力供給的穩(wěn)定性和可靠性提供了重要支撐。然而，以燃煤發(fā)電為主的集中式火力發(fā)電帶來(lái)了許多嚴(yán)重的環(huán)境污染問(wèn)題。此外，集中式電力系統(tǒng)在電力服務(wù)靈活性、多樣性、個(gè)性化等方面的不足日益顯現(xiàn)。7.2.3電力系統(tǒng)的演化（3）分布式電力系統(tǒng)。隨著大型集中式發(fā)電帶來(lái)的資源環(huán)境問(wèn)題日益嚴(yán)峻，建設(shè)綠色低碳、靈活高效的電力系統(tǒng)的需求愈加迫切?；陲L(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等可再生能源發(fā)電及儲(chǔ)能相關(guān)技術(shù)，并在先進(jìn)的系統(tǒng)優(yōu)化控制和智能決策技術(shù)的支撐下，小型化、多樣化、靈活化的分布式發(fā)電系統(tǒng)和微電網(wǎng)得到快速發(fā)展，成為電力開(kāi)發(fā)和利用的重要形式。作為集中式電力系統(tǒng)的重要補(bǔ)充，分布式電力系統(tǒng)受到越來(lái)越多的關(guān)注，對(duì)于促進(jìn)電力供需平衡，提高電力利用效率，增加可再生能源消納，推動(dòng)電力系統(tǒng)綠色低碳轉(zhuǎn)型具有重要意義。7.2.3電力系統(tǒng)的演化（4）智能互聯(lián)電力系統(tǒng)。智能互聯(lián)電力系統(tǒng)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)、5G、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)的數(shù)字化、智能化、綠色化、網(wǎng)絡(luò)化和互動(dòng)化。這一系統(tǒng)覆蓋能源生產(chǎn)、傳輸、存儲(chǔ)、分配和消費(fèi)全鏈條，推動(dòng)能源互聯(lián)網(wǎng)、智慧能源、綜合能源服務(wù)、泛能網(wǎng)、虛擬電廠等概念發(fā)展。在智能互聯(lián)電力系統(tǒng)中，電力大數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵戰(zhàn)略資源，數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化與智能決策是提升系統(tǒng)高效穩(wěn)定運(yùn)行和創(chuàng)新服務(wù)模式的核心驅(qū)動(dòng)力。7.3能源互聯(lián)網(wǎng)與智慧能源能源互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵能源互聯(lián)網(wǎng)是以電力系統(tǒng)為核心，以智能電網(wǎng)為基礎(chǔ)，以接入分布式可再生能源為主，采用先進(jìn)信息和通信技術(shù)及電力電子技術(shù)，通過(guò)分布式智能能量管理系統(tǒng)（IntelligentEMS，IEMS）對(duì)分布式能源設(shè)備實(shí)施廣域協(xié)調(diào)控制，實(shí)現(xiàn)冷、熱、氣、水、電等多種能源互補(bǔ)，提高用能效率的智慧能源系統(tǒng)。能源互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)如圖所示。能源互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)7.3能源互聯(lián)網(wǎng)與智慧能源我國(guó)的分布式能源系統(tǒng)主要以分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)、天然氣分布式能源系統(tǒng)、分布式風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)為主。分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)天然氣分布式能源系統(tǒng)分布式風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)特指在用戶(hù)場(chǎng)地或附近建設(shè)，運(yùn)行方式以用戶(hù)側(cè)自發(fā)自用、多余電量上網(wǎng)，且單點(diǎn)并網(wǎng)總?cè)萘啃∮?.6×104kW、具有配電系統(tǒng)平衡調(diào)節(jié)功能的光伏發(fā)電設(shè)施。天然氣分布式能源是指利用天然氣作為燃料，通過(guò)冷熱電三聯(lián)供等方式實(shí)現(xiàn)能源的梯級(jí)利用，綜合能源利用效率在70%以上，并在負(fù)荷中心就近實(shí)現(xiàn)能源供應(yīng)的現(xiàn)代能源供應(yīng)方式，是天然氣高效利用的重要方式。7.3能源互聯(lián)網(wǎng)與智慧能源天然氣分布式能源系統(tǒng)是110kV以下配電網(wǎng)并網(wǎng)、就近消納、通過(guò)梯級(jí)利用實(shí)現(xiàn)高綜合能源利用效率的天然氣冷熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)。根據(jù)不同燃機(jī)系統(tǒng)，天然氣分布式能源系統(tǒng)可分為燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)天然氣分布式能源系統(tǒng)和燃?xì)廨啓C(jī)天然氣分布式能源系統(tǒng)；根據(jù)供能終端用戶(hù)范圍，天然氣分布式能源系統(tǒng)可分為酒店、醫(yī)院、數(shù)據(jù)中心等樓宇式場(chǎng)景和工業(yè)園區(qū)、城市新區(qū)等區(qū)域式場(chǎng)景的天然氣分布式能源系統(tǒng)。91分布式風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)特指采用風(fēng)力發(fā)電機(jī)作為分布式電源，將風(fēng)能轉(zhuǎn)換為電能的分布式發(fā)電系統(tǒng)，是單點(diǎn)并網(wǎng)總?cè)萘啃∮?ⅹ104kW的小型模塊化、分布式、布置在用戶(hù)附近的高效可靠的發(fā)電模式。7.3.1微電網(wǎng)微電網(wǎng)（Micro-Grid）也稱(chēng)為微網(wǎng)，是指由分布式電源、儲(chǔ)能裝置、能量轉(zhuǎn)換裝置、負(fù)荷、監(jiān)控和保護(hù)裝置等組成的小型發(fā)配電系統(tǒng)。微電網(wǎng)不僅可以與外部電網(wǎng)之間達(dá)成并網(wǎng)運(yùn)行的關(guān)系，還能夠獨(dú)立運(yùn)行。微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)7.3.1能源互聯(lián)網(wǎng)主要特征1.可再生能源高滲透率

可再生能源滲透率是指可再生能源技術(shù)占全部能源技術(shù)的百分比，它是一個(gè)重要的發(fā)展指標(biāo)，可以反映一個(gè)國(guó)家可再生能源技術(shù)的發(fā)展水平。能源互聯(lián)網(wǎng)中的能量供給主要是清潔的可再生能源，這大大有利于提高可再生能源滲透率。2.非線性隨機(jī)特性

能源互聯(lián)網(wǎng)中能量來(lái)源和使用的復(fù)雜使其呈現(xiàn)出非線性隨機(jī)特性。能量來(lái)源主要是分布式可再生能源，相比傳統(tǒng)能源，其不確定性和不可控性大，能量使用側(cè)用戶(hù)負(fù)荷、運(yùn)行模式等都會(huì)實(shí)時(shí)變化。7.3.1能源互聯(lián)網(wǎng)主要特征3.多元大數(shù)據(jù)特性

能源互聯(lián)網(wǎng)工作在由類(lèi)型多樣、數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)組成的高度信息化的環(huán)境中，這些數(shù)據(jù)既包括發(fā)電、輸電、配電、用電的電量相關(guān)數(shù)據(jù)，又包括溫度、壓力、濕度等非電量數(shù)據(jù)。4.多尺度動(dòng)態(tài)特性能源互聯(lián)網(wǎng)是能量系統(tǒng)、物質(zhì)系統(tǒng)和信息系統(tǒng)高度耦合的復(fù)雜系統(tǒng)，而這些系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)特性尺度各不相同。能源互聯(lián)網(wǎng)按層次從上而下可分為主干網(wǎng)、廣域網(wǎng)、局域網(wǎng)三層，每一層的工作環(huán)境和功能特性均不相同，這造成每一層的動(dòng)態(tài)特性尺度差別巨大。7.3.1能源互聯(lián)網(wǎng)主要特征能源互聯(lián)網(wǎng)還可以從物理、信息、市場(chǎng)三個(gè)維度分析其特征。從物理維度，能源互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)以電力系統(tǒng)為核心，以可再生能源為主要一次能源，與天然氣網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)等其他系統(tǒng)緊密耦合而形成的復(fù)雜多網(wǎng)流系統(tǒng)。其特征如下（1）以電力系統(tǒng)為核心（2）高比例的分布式能源（3）多種能源深度融合從信息維度，能源互聯(lián)網(wǎng)是能量的開(kāi)放互聯(lián)與交換分享，它是與互聯(lián)網(wǎng)信息分享相似的便捷的信息物理融合系統(tǒng)（Cyber-PhysicalSystem，CPS）。其特征如下（1）開(kāi)放（2）對(duì)等（3）共享7.3.1能源互聯(lián)網(wǎng)主要特征從市場(chǎng)維度，能源互聯(lián)網(wǎng)提供清潔型能源靈活交易的平臺(tái)，構(gòu)建開(kāi)放、

自由、充分競(jìng)爭(zhēng)

的市場(chǎng)環(huán)境，能激發(fā)市場(chǎng)中各商業(yè)主體的積極性。其特征如下：（1）市場(chǎng)交易扁平分散化（2）各商業(yè)主體廣泛參與（3）供需模式多變7.3.1智能電網(wǎng)及其智能管理電網(wǎng)是能源互聯(lián)網(wǎng)中的一個(gè)重要場(chǎng)景。智能電網(wǎng)就是電網(wǎng)的智能化，也被稱(chēng)為“電網(wǎng)2.0”，它建立在集成的、高速雙向通信網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，通過(guò)先進(jìn)的傳感和測(cè)量技術(shù)、設(shè)備技術(shù)、控制方法及決策支持系統(tǒng)技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的可靠、安全、經(jīng)濟(jì)、高效、環(huán)境友好和使用安全的目標(biāo)。智能電網(wǎng)包括調(diào)度、發(fā)電、輸變電、配電和用電幾個(gè)方面的內(nèi)容。智能電網(wǎng)的智能管理7.3.1智能電網(wǎng)及其智能管理智能電網(wǎng)的智能管理主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。（1）自愈。自愈是實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行的主要功能，是指不需要或僅需要少量人為干預(yù)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)中存在問(wèn)題元器件的隔離或使其恢復(fù)正常運(yùn)行，最小化或避免用戶(hù)的供電中斷。通過(guò)進(jìn)行連續(xù)的評(píng)估自測(cè)，智能電網(wǎng)可以檢測(cè)、分析、響應(yīng)，甚至恢復(fù)電力元器件或局部網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。（2）安全。無(wú)論是物理系統(tǒng)還是計(jì)算機(jī)遭到外部攻擊，智能電網(wǎng)均能有效抵御由此造成的對(duì)電力系統(tǒng)本身的攻擊傷害及對(duì)其他領(lǐng)域形成的傷害，即使電力系統(tǒng)發(fā)生中斷，也能很快恢復(fù)運(yùn)行。（3）兼容。智能電網(wǎng)可安全、無(wú)縫地容許各種不同類(lèi)型的發(fā)電和儲(chǔ)能設(shè)備接入系統(tǒng)，簡(jiǎn)化連網(wǎng)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)系統(tǒng)中的即插即用。7.3.1智能電網(wǎng)及其智能管理（4）交互。在智能電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中，調(diào)度者或管理者可以與用戶(hù)設(shè)備和行為進(jìn)行交互，這種交互是電力系統(tǒng)的完整組成部分之一，促使電力用戶(hù)發(fā)揮積極作用，實(shí)現(xiàn)電力運(yùn)行和環(huán)境保護(hù)等多方面的收益。（5）協(xié)調(diào)。智能電網(wǎng)與批發(fā)電力市場(chǎng)甚至零售電力市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫銜接，有效的市場(chǎng)設(shè)計(jì)可以提高電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)行和可靠性管理水平，電力系統(tǒng)管理能力的提升能促進(jìn)電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)效率的提高。（6）高效。智能電網(wǎng)引入先進(jìn)的信息技術(shù)和監(jiān)控技術(shù)來(lái)優(yōu)化設(shè)備并提高資源的使用效益，以提高單個(gè)資產(chǎn)的利用效率，從整體上實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行和擴(kuò)容的優(yōu)化，降低網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行維護(hù)成本和投資。7.3.1智能電網(wǎng)及其智能管理（7）優(yōu)質(zhì)。在數(shù)字化、高科技占主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)模式下，電力用戶(hù)的電能質(zhì)量能夠得到有效保障，實(shí)現(xiàn)電能質(zhì)量的差別定價(jià)。（8）集成。集成的實(shí)現(xiàn)包括監(jiān)測(cè)、控制、維護(hù)、能量管理（EMS）、配電管理（DMS）、市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)（MOS）、企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）等和其他各類(lèi)信息系統(tǒng)之間的綜合集成，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)集成。7.3.2能源互聯(lián)網(wǎng)的功能（1）能源接入能源接入是能源互聯(lián)網(wǎng)的重要功能，實(shí)現(xiàn)不同能源的接入與交互，提高能源的多樣性和靈活性，能源互聯(lián)網(wǎng)可以接入以下各種能源。①

傳統(tǒng)能源：包括煤炭、石油、天然氣等化石能源，以及核能等。通過(guò)技術(shù)優(yōu)化調(diào)度，提高能源配置效率。②

可再生能源：包括風(fēng)能、太陽(yáng)能等。利用智能調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模高效利用，提升可再生能源比例。③

分布式能源：通過(guò)智能管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)能源的分布式接入和優(yōu)化，提高能源系統(tǒng)的靈活性和可靠性，推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型。能源互聯(lián)網(wǎng)的接入不僅提升能源系統(tǒng)的適應(yīng)性，還促進(jìn)清潔能源的發(fā)展和能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化。7.3.2能源互聯(lián)網(wǎng)的功能（2）能源供需優(yōu)化能源供需優(yōu)化利用智能技術(shù)，根據(jù)實(shí)時(shí)能源需求與供應(yīng)，實(shí)現(xiàn)高效調(diào)度，提升能源利用效率，降低能源消耗，實(shí)現(xiàn)供需平衡。優(yōu)化方法如下：數(shù)據(jù)采集與分析：利用物聯(lián)網(wǎng)與傳感器采集能源數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析識(shí)別供需特征，預(yù)測(cè)能源需求。智能調(diào)度與優(yōu)化：使用機(jī)器學(xué)習(xí)制定動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，調(diào)整能源生產(chǎn)與傳輸，確保能源供需匹配。多能源互補(bǔ)與靈活調(diào)節(jié)：不同能源協(xié)同優(yōu)化，利用靈活調(diào)節(jié)機(jī)制平衡供需，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。用戶(hù)參與：構(gòu)建智能能源市場(chǎng)，引導(dǎo)用戶(hù)調(diào)節(jié)能源使用模式，提高需求側(cè)響應(yīng)能力。能源供需優(yōu)化提高了能源系統(tǒng)的適應(yīng)性與可靠性，促進(jìn)能源的合理配置與可持續(xù)利用。7.3.2能源互聯(lián)網(wǎng)的功能（3）能源交易能源互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供智能化、透明化的交易環(huán)境，提升市場(chǎng)效率，實(shí)現(xiàn)供需平衡。主要特點(diǎn)如下：去中心化：供需雙方可直接交易，無(wú)需第三方機(jī)構(gòu)，降低成本，提高效率。智能化：利用物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)供需，提供智能交易建議和決策支持。多元化：提供多種能源選擇和交易渠道，促進(jìn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，優(yōu)化能源供應(yīng)。靈活性：支持動(dòng)態(tài)定價(jià)、靈活交易方式，滿(mǎn)足不同市場(chǎng)需求，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置。信息透明：開(kāi)放透明的交易環(huán)境，使供需雙方實(shí)時(shí)掌握市場(chǎng)行情，提高市場(chǎng)公平性。能源交易通過(guò)智能技術(shù)優(yōu)化能源市場(chǎng)運(yùn)行，提高交易效率，促進(jìn)能源資源的合理流動(dòng)。7.3.2能源互聯(lián)網(wǎng)的功能（4）管理智能化以下是管理智能化在能源互聯(lián)網(wǎng)中的一些應(yīng)用方向:①

能源供應(yīng)管理：利用智能監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)技術(shù)，跟蹤能源生產(chǎn)、傳輸和存儲(chǔ)，確保供需平衡和優(yōu)化配置。②

能源消費(fèi)管理：通過(guò)智能計(jì)量與監(jiān)測(cè)，分析用戶(hù)能源使用情況，提供節(jié)能建議和優(yōu)化方案。③

能源調(diào)度管理：基于智能調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)能源生產(chǎn)、傳輸和配送的優(yōu)化，提高能源利用率。④

能源運(yùn)營(yíng)管理：運(yùn)用智能化能源市場(chǎng)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析市場(chǎng)，優(yōu)化交易策略，提高效率和經(jīng)濟(jì)效益。⑤

能源安全管理：智能監(jiān)測(cè)能源網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)預(yù)警并應(yīng)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)，確保能源系統(tǒng)穩(wěn)定可靠。7.3.3能源互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)框架能源互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)框架包含能源互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、信息和通信技術(shù)、能源互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)4個(gè)層次7.3.3能源互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)框架能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)依賴(lài)新型基礎(chǔ)設(shè)施，具備高度數(shù)字化、信息化、自動(dòng)化和智能化的特點(diǎn)，主要包括：能源生產(chǎn)：分布式能源生產(chǎn)設(shè)備成為核心組成部分，提高能源供給的靈活性。能源傳輸與轉(zhuǎn)換：電力電子技術(shù)支撐高效能量傳輸，能量路由器實(shí)現(xiàn)多能源網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，并借助微電網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建“集中-分布”式未來(lái)能源網(wǎng)絡(luò)。能源使用：新能源車(chē)等智能用能設(shè)備優(yōu)化能源消費(fèi)模式，科學(xué)配置能效管理技術(shù)可提升能源利用效率。這些基礎(chǔ)設(shè)施的智能化發(fā)展促進(jìn)了能源互聯(lián)網(wǎng)的高效運(yùn)行。7.3.3能源互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)框架信息和通信技術(shù)在能源網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用具有鮮明的特色和創(chuàng)新性。能源互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施提供了基本的物質(zhì)條件，信息和通信技術(shù)才是使得整個(gè)能源網(wǎng)絡(luò)高效運(yùn)行、良性互動(dòng)的支撐。信息和通信技術(shù)大致可以分為4個(gè)層次：傳感器層（物理層）、通信層、基礎(chǔ)層和高級(jí)應(yīng)用層。縱向整合這些不同層次，就形成了完整的能源優(yōu)化管理系統(tǒng)，面對(duì)不同對(duì)象（家庭、樓宇、企業(yè)、燃?xì)夤芫W(wǎng)、熱力管網(wǎng)、交通網(wǎng)及發(fā)電廠等）的能源優(yōu)化管理系統(tǒng)的功能需求是不同的，技術(shù)路線也各有特點(diǎn)。能源互聯(lián)網(wǎng)的詳細(xì)層級(jí)結(jié)構(gòu)7.3.3能源互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)框架能源互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與架構(gòu)能源互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)：作為協(xié)調(diào)能源網(wǎng)絡(luò)各參與方的工具，包括能源市場(chǎng)交易、需求側(cè)管理、碳排放交易、污染權(quán)交易等平臺(tái)。這些平臺(tái)促進(jìn)信息共享、優(yōu)化資源配置，并降低交易成本。架構(gòu)設(shè)計(jì)：能源互聯(lián)網(wǎng)采用多種架構(gòu)方法，如面向服務(wù)架構(gòu)（SOA）、分布式自律實(shí)時(shí)架構(gòu)（DART）和軟件定義光網(wǎng)絡(luò)（SDON），為系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供標(biāo)準(zhǔn)化參考，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和集成。7.3.4智慧能源智慧能源是融合先進(jìn)信息通信技術(shù)、智能控制和優(yōu)化技術(shù)的能源產(chǎn)業(yè)新形態(tài)，覆蓋能源生產(chǎn)、傳輸、存儲(chǔ)、消費(fèi)及市場(chǎng)調(diào)度?；诖髷?shù)據(jù)和云計(jì)算，智慧能源實(shí)現(xiàn)能源的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、優(yōu)化調(diào)度和透明管理，促進(jìn)多方高效協(xié)同。智慧能源的基本特征包括：（1）數(shù)字化：利用傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)采集，實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)的數(shù)字化監(jiān)測(cè)與管理。（2）信息化：實(shí)現(xiàn)能源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)共享與高效匹配，提升供需協(xié)調(diào)能力。（3）自動(dòng)化：依托數(shù)字化控制和智能裝備，提高能源系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的自動(dòng)化管理水平。7.3.4智慧能源（4）互動(dòng)化：互動(dòng)化是智慧能源的內(nèi)在要求，能實(shí)現(xiàn)不同能源業(yè)務(wù)之間、能源服務(wù)提供商與用戶(hù)之間、能量管理與能源企業(yè)之間的友好互動(dòng)和相互協(xié)調(diào)。（5）智能化：智慧能源采用智能算法對(duì)能源信息進(jìn)行智能處理。（6）精準(zhǔn)計(jì)量：智慧能源采用智能儀表對(duì)能源進(jìn)行精確計(jì)量。（7）自律控制：智慧能源采用分布式控制技術(shù)及動(dòng)態(tài)能源管理系統(tǒng)，利用本地信息，實(shí)現(xiàn)快速的能源控制與調(diào)節(jié)。7.3.5智慧能源的體系架構(gòu)在傳統(tǒng)能源結(jié)構(gòu)中，能源的開(kāi)采、生產(chǎn)、運(yùn)輸、存儲(chǔ)和使用各環(huán)節(jié)之間的接口比較單一，基本通過(guò)能源交易合同來(lái)驅(qū)動(dòng)。智慧能源采用大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將這些環(huán)節(jié)集成起來(lái)，通過(guò)充分的信息交流和智能合約系統(tǒng)，一方面消除內(nèi)部信息孤島，另一方面提升環(huán)節(jié)內(nèi)部和環(huán)節(jié)之間的智能交互水平。智慧能源系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)7.3.6智慧能源的發(fā)展趨勢(shì)——新型電力系統(tǒng)分布式智能電網(wǎng)是一種融合智能技術(shù)和互動(dòng)性的電力系統(tǒng)，基于分布式電網(wǎng)，集成智能感知、通信、決策和控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“源-網(wǎng)-荷-儲(chǔ)”協(xié)同運(yùn)行，提高系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。它依托先進(jìn)的信息與通信技術(shù)，通過(guò)分布式部署太陽(yáng)能、風(fēng)能等發(fā)電設(shè)備，使能源生產(chǎn)由集中式向分布式轉(zhuǎn)變，更高效地利用可再生能源，降低碳排放和環(huán)境影響，同時(shí)提升電力系統(tǒng)的可靠性和能源利用效率。分布式智能電網(wǎng)思考題1．能源是如何分類(lèi)的？電能有哪些種類(lèi)？2．什么是油氣系統(tǒng)？油氣系統(tǒng)包含哪些環(huán)節(jié)？3．天然氣系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)鏈包含哪些內(nèi)容？4．什么是電力系統(tǒng)？電力系統(tǒng)包含哪些環(huán)節(jié)？5．什么是能源互聯(lián)網(wǎng)？能源互聯(lián)網(wǎng)具有哪些功能？6．什么是智慧能源？智慧能源的基本特征有哪些？7．能源互聯(lián)網(wǎng)和智慧能源的關(guān)系是什么？8．智能電網(wǎng)的主要特征是什么？Thankyou!能源大數(shù)據(jù)應(yīng)用08EnergyBigDataApplications8.1什么是能源大數(shù)據(jù)1能源大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵能源大數(shù)據(jù)是對(duì)電力、石油、天然氣、煤炭等能源數(shù)據(jù)的綜合采集、處理和分析的應(yīng)用，推動(dòng)能源生產(chǎn)、消費(fèi)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度融合，加速能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展和商業(yè)模式創(chuàng)新。它涵蓋能源生產(chǎn)、傳輸和消費(fèi)，以及經(jīng)濟(jì)和社會(huì)運(yùn)行信息，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、分析和挖掘，提升生產(chǎn)效率、節(jié)約能源、優(yōu)化環(huán)境并創(chuàng)造多元化價(jià)值。其特點(diǎn)可概括為“3V”（體量大、類(lèi)型多、速度快）和“3E”（數(shù)據(jù)即能量、數(shù)據(jù)即交互、數(shù)據(jù)即共情）。8.1能源大數(shù)據(jù)基本結(jié)構(gòu)能源大數(shù)據(jù)的基本架構(gòu)如圖所示，物理層包括能源生產(chǎn)、能源傳輸、能源消費(fèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)及所需的各類(lèi)能源設(shè)備。通過(guò)裝設(shè)在能源網(wǎng)絡(luò)和能源設(shè)備中的傳感器裝置和能源計(jì)量設(shè)備獲取系統(tǒng)運(yùn)行及設(shè)備健康狀態(tài)等相關(guān)信息，并將數(shù)據(jù)信息交由智能運(yùn)維與態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、智能預(yù)警和故障定位等功能。信息通信與智能控制系統(tǒng)負(fù)責(zé)能源系統(tǒng)各環(huán)節(jié)、各設(shè)備間的信息傳輸及控制。8.2.1能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)應(yīng)用1）企業(yè)能源管理大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)能源管理中發(fā)揮著重要作用，可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)能源的高效利用。2）能源行業(yè)生產(chǎn)和預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源行業(yè)生產(chǎn)和預(yù)測(cè)中已廣泛使用。能源企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)、電能負(fù)荷等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘與預(yù)測(cè)，開(kāi)展精準(zhǔn)調(diào)度、故障判斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)，提高能源利用效率和安全穩(wěn)定運(yùn)行水平。3）能源消費(fèi)與交易大數(shù)據(jù)技術(shù)在能源消費(fèi)與交易方面的應(yīng)用有助于實(shí)現(xiàn)更智能、高效、可持續(xù)的能源使用。8..2.2國(guó)內(nèi)外能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹1）美國(guó)能源信息管理局（EIA）數(shù)據(jù)平臺(tái)美國(guó)能源信息管理局（EIA）創(chuàng)建于1977年，是美國(guó)聯(lián)邦政府的獨(dú)立統(tǒng)計(jì)機(jī)構(gòu)，隸屬美國(guó)能源部（Departmentof

Energy），負(fù)責(zé)收集、分析和發(fā)布美國(guó)能源相關(guān)數(shù)據(jù)。EIA的宗旨是提供全面、準(zhǔn)確、及時(shí)的能源數(shù)據(jù)和信息，以支持決策者、研究人員和公眾了解和分析能源市場(chǎng)、政策和經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)。8.2.2國(guó)內(nèi)外能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹2）C3IoT能源管理平臺(tái)C3IoT能源管理平臺(tái)由C3Energy公司開(kāi)發(fā)，基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析，提供綜合能源管理解決方案，幫助企業(yè)監(jiān)測(cè)、分析和優(yōu)化能源消耗，提高效率、降低成本，并推動(dòng)可持續(xù)能源使用。C3Energy成立于2009年，最初專(zhuān)注于能源和碳排放管理，2016年升級(jí)為物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)平臺(tái)C3IoT，現(xiàn)為全球領(lǐng)先的PaaS公司之一，管理著全球7000萬(wàn)臺(tái)智能設(shè)備和傳感器，覆蓋工業(yè)、商業(yè)、航空航天等多個(gè)領(lǐng)域，并整合企業(yè)運(yùn)營(yíng)和第三方數(shù)據(jù)源。8.2.2國(guó)內(nèi)外能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹3）AutoGridEDPAutoGrid是一家專(zhuān)注于高級(jí)能源管理的軟件公司，其能源大數(shù)據(jù)平臺(tái)（EDP）面向智能電網(wǎng)，助力電力公司和能源服務(wù)商實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。AutoGrid的客戶(hù)涵蓋發(fā)電、輸電、配電及用戶(hù)端，通過(guò)EDP平臺(tái)收集并處理智能儀表等設(shè)備數(shù)據(jù)，提供需求響應(yīng)優(yōu)化與管理系統(tǒng)（DROMS），實(shí)現(xiàn)資源預(yù)測(cè)、優(yōu)化、自動(dòng)需求響應(yīng)、客戶(hù)通知及事后分析等功能。單個(gè)DROMS集群每天可生成數(shù)億條能源消費(fèi)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。8.2.2國(guó)內(nèi)外能源經(jīng)濟(jì)與管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)介紹4）中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)的能源與經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)成立于1988年，是全國(guó)電力行業(yè)的聯(lián)合組織和非營(yíng)利社會(huì)團(tuán)體。其能源與經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)作為行業(yè)級(jí)綜合性大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，匯集設(shè)備材機(jī)價(jià)、能源信息、電力數(shù)據(jù)、工程造價(jià)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，提供能源信息、云造價(jià)、動(dòng)態(tài)定額管理、線上詢(xún)價(jià)等服務(wù)。平臺(tái)還產(chǎn)出全球能源經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告、中國(guó)電力經(jīng)濟(jì)地圖等成果，并搭建智慧商城、智慧文庫(kù)、人才評(píng)價(jià)、社區(qū)論壇等功能應(yīng)用。8.3.1煤炭大數(shù)據(jù)應(yīng)用煤炭是中國(guó)的主體能源，其產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展至關(guān)重要，甚至關(guān)系著國(guó)家能源安全。煤炭大數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要包括生產(chǎn)管理、安全監(jiān)控、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域。1）生產(chǎn)管理煤炭生產(chǎn)管理是煤炭行業(yè)的核心環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和資源利用率。2）安全監(jiān)控煤炭企業(yè)安全管理在煤炭生產(chǎn)中占有重要地位，如何及時(shí)、準(zhǔn)確、有效地識(shí)別煤炭安全生產(chǎn)事故隱患、提升煤炭企業(yè)安全管理水平是當(dāng)前研究和關(guān)注的熱點(diǎn)之一。3）環(huán)境保護(hù)煤炭行業(yè)對(duì)環(huán)境的影響較大，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析和挖掘，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境污染的監(jiān)測(cè)和控制。8.3.2智能礦山平臺(tái)智能礦山平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)需要依托云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、GIS、5G通信、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，結(jié)合煤礦目前信息化與自動(dòng)化技術(shù)現(xiàn)狀與企業(yè)發(fā)展目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)全面感知、實(shí)時(shí)互聯(lián)、分析決策、動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)、智能預(yù)警功能。智能礦山平臺(tái)包含采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)煤礦開(kāi)拓、采掘、運(yùn)輸、通風(fēng)、安全保障、設(shè)備維護(hù)、經(jīng)營(yíng)管理等安全生產(chǎn)管理過(guò)程的智能化運(yùn)行。8.3.2生產(chǎn)綜合監(jiān)控系統(tǒng)生產(chǎn)綜合監(jiān)控系統(tǒng)在礦山自動(dòng)化改造的基礎(chǔ)上，將分散的監(jiān)控監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)整合到統(tǒng)一平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)信息高度集成與共享，提升智能集中控制和調(diào)度能力。該系統(tǒng)解決了煤炭行業(yè)設(shè)備自動(dòng)化水平低、監(jiān)控系統(tǒng)分散、數(shù)據(jù)共享和聯(lián)動(dòng)控制難的問(wèn)題。通過(guò)整合各子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘、分析與業(yè)務(wù)綜合評(píng)估，提升生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和控制，最終實(shí)現(xiàn)“監(jiān)管控一體化”和減員增效的目標(biāo)。8.3.2生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)具有以下特點(diǎn)：①

自動(dòng)化生產(chǎn)控制。生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)利用自動(dòng)化技術(shù)和控制算法，實(shí)現(xiàn)礦山生產(chǎn)的智能化管理，自動(dòng)調(diào)整設(shè)備操作、優(yōu)化生產(chǎn)流程和資源配置，從而提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。②

實(shí)時(shí)生產(chǎn)調(diào)度。生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控礦山的生產(chǎn)狀態(tài)和需求，結(jié)合生產(chǎn)計(jì)劃和資源情況，進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度和優(yōu)化。③

資源管理和優(yōu)化。生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)能夠管理和優(yōu)化礦山的資源利用，它可以對(duì)設(shè)備、人力、能源等資源進(jìn)行有效的分配和調(diào)度，以最大限度地提高資源的利用率和生產(chǎn)效益，減少浪費(fèi)和成本，提高生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性和可持續(xù)性。8.3.2生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)④

故障診斷與維護(hù)管理。生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)可以監(jiān)測(cè)設(shè)備的狀態(tài)和性能，并進(jìn)行故障診斷和預(yù)測(cè)維護(hù)。它可以及時(shí)檢測(cè)出設(shè)備故障和異常，發(fā)出警報(bào)并提供相應(yīng)的維護(hù)建議。通過(guò)有效的故障診斷與維護(hù)管理，可以減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間和維修成本，提高設(shè)備的可靠性和可用性。8.3.2智能礦山平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化在智能礦山平臺(tái)中，礦山內(nèi)部和周邊的數(shù)據(jù)來(lái)自各種不同的數(shù)據(jù)源，可能具有不同的格式和結(jié)構(gòu)。為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可操作性，關(guān)鍵是進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作。大數(shù)據(jù)管控平臺(tái)用于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)劃及架構(gòu)設(shè)計(jì)，研究制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)范，還有部分系統(tǒng)管理、問(wèn)題管理、知識(shí)管理等標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范。此外，大數(shù)據(jù)管控平臺(tái)還需要研究智能礦山建設(shè)、應(yīng)用等過(guò)程中的相關(guān)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，編制數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)等標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范。8.3.2智能礦山平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)（2）基于MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)MPP（MassivelyParallelProcessing，大規(guī)模并行處理）架構(gòu)是一種分布式計(jì)算架構(gòu)，旨在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并提供高性能的數(shù)據(jù)處理能力。它將計(jì)算任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，并在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行這些子任務(wù)，以加快數(shù)據(jù)處理速度。這種方式具有高性能、可伸縮性、并行化處理計(jì)算速度快、數(shù)據(jù)共享和協(xié)作及容錯(cuò)性高等特點(diǎn)。這使得MPP架構(gòu)成為處理智能礦山建設(shè)中大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的有效解決方案，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。MPP架構(gòu)示意圖8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況智能礦山自1990年后在國(guó)外快速發(fā)展，尤其在美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、加拿大和澳大利亞等技術(shù)先進(jìn)國(guó)家。例如，加拿大國(guó)際鎳公司研發(fā)了基于無(wú)線電技術(shù)的地下通信系統(tǒng)，可傳輸多頻道視頻信號(hào)，遠(yuǎn)程操控地下設(shè)備，實(shí)現(xiàn)礦車(chē)、鏟運(yùn)機(jī)等無(wú)人駕駛。德國(guó)DBT公司開(kāi)發(fā)基于PM3電控系統(tǒng)的薄煤層自動(dòng)化采煤系統(tǒng)，美國(guó)JOY公司研制了計(jì)算機(jī)集成的薄煤層無(wú)人操作切割系統(tǒng)。進(jìn)入21世紀(jì)后，智能礦山向自動(dòng)化和智能化邁進(jìn)。2005年，澳大利亞CSIRO團(tuán)隊(duì)通過(guò)高精度光纖陀螺儀和限定制定位導(dǎo)航算法，實(shí)現(xiàn)煤機(jī)三維精確定位，研發(fā)出LASC工作面自動(dòng)化系統(tǒng)，并在澳大利亞Beltana礦試驗(yàn)成功。2008年，CSIRO進(jìn)一步優(yōu)化LASC系統(tǒng)，增強(qiáng)煤流負(fù)荷平衡和巷道集中監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)煤機(jī)快速商業(yè)化。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況1）老石旦煤礦5G系統(tǒng)與AI分析平臺(tái)老石旦煤礦位于內(nèi)蒙古自治區(qū)桌子山煤田西翼的老石旦礦區(qū)，隸屬于國(guó)家能源集團(tuán)烏海能源有限責(zé)任公司，行政區(qū)劃歸于烏海市海南區(qū)。老石旦煤礦從2020年開(kāi)始進(jìn)行5G無(wú)線調(diào)度通信系統(tǒng)服務(wù)項(xiàng)目建設(shè)，井下安裝5G基站40套，礦井地面和井下已實(shí)現(xiàn)5G信號(hào)全覆蓋。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況2）劉莊煤礦感知礦山數(shù)據(jù)應(yīng)用2021年底，中煤新集能源股份有限公司（中煤新集）各礦基本實(shí)現(xiàn)車(chē)間作業(yè)的集控中心綜合自動(dòng)化?；谶h(yuǎn)程監(jiān)視監(jiān)控功能，中煤新集統(tǒng)一規(guī)劃、設(shè)計(jì)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，建成感知礦山數(shù)據(jù)應(yīng)用。劉莊煤礦作為其重要組成部分，利用JDBC中間件訪問(wèn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，每分鐘采集安全監(jiān)控、水文地質(zhì)、井下作業(yè)人員管理和地理信息數(shù)據(jù)；基于OPC_UA協(xié)議，每分鐘采集提升、排水、通風(fēng)、供電、礦壓、瓦斯抽采等關(guān)鍵監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)；采用RTSP協(xié)議實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)發(fā)視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)礦山智能化數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況3）伊犁一礦智慧礦山指揮中心建設(shè)伊犁一礦位于新疆伊犁哈薩克自治州察布查爾錫伯自治縣瓊博拉鎮(zhèn)，距離哈薩克斯坦50km。礦區(qū)北距縣城34km，距離全國(guó)最大的國(guó)際陸路口岸——霍爾果斯口岸150km，是國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)核準(zhǔn)的新疆第一座千萬(wàn)噸特大型現(xiàn)代化井工礦井。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況4）烏東煤礦沖擊地壓多元融合智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)我國(guó)西部煤炭主產(chǎn)區(qū)（新疆、甘肅、寧夏）擁有大量急傾斜煤層，煤炭?jī)?chǔ)量占全國(guó)已探明儲(chǔ)量的36%。由于其地質(zhì)、應(yīng)力和開(kāi)采條件復(fù)雜，沖擊地壓過(guò)程較為嚴(yán)峻。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，國(guó)家能源集團(tuán)新疆能源有限責(zé)任公司聯(lián)合北京科技大學(xué)、國(guó)能網(wǎng)信科技（北京）有限公司，研發(fā)了新疆首個(gè)沖擊地壓多元融合智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，并在烏東煤礦率先應(yīng)用。該系統(tǒng)建立了沖擊地壓監(jiān)測(cè)預(yù)警中心，提高了監(jiān)測(cè)預(yù)警的準(zhǔn)確性和風(fēng)險(xiǎn)防控的智能化水平。8.3.3國(guó)內(nèi)外應(yīng)用情況以多系統(tǒng)多參量集成預(yù)警模型為基礎(chǔ)，研發(fā)了烏東煤礦沖擊地壓多元融合智能監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了沖擊地壓時(shí)空分區(qū)分級(jí)智能可視化預(yù)警和實(shí)時(shí)在線專(zhuān)業(yè)化防控。首先，面向煤礦的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)管理軟件系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)主機(jī)，實(shí)現(xiàn)了“震