Mualliflar:  (1) Mengshuo Jia, Axborot texnologiyalari va elektrotexnika bo'limi, ETH Tsyurix, Physikstrasse 3, 8092, Tsyurix, Shveytsariya;  (2) Gabriela Hug, Axborot texnologiyalari va elektrotexnika bo'limi, ETH Tsyurix, Physikstrasse 3, 8092, Tsyurix, Shveytsariya;  (3) Ning Zhang, Tsinghua universiteti elektrotexnika bo'limi, Shuangqing Rd 30, 100084, Pekin, Xitoy;  (4) Zhaojian Vang, Shanxay Jiao Tong universiteti avtomatlashtirish bo'limi, Dongchuan Rd 800, 200240, Shanxay, Xitoy;  (5) Yi Vang, elektrotexnika va elektron muhandislik bo'limi, Gonkong universiteti, Pok Fu Lam, Gonkong, Xitoy;  (6) Chongqing Kang, Tsinghua universiteti elektrotexnika bo'limi, Shuangqing Rd 30, 100084, Pekin, Xitoy.  Havolalar jadvali   Annotatsiya va 1. Kirish  2. Baholangan usullar   3. Mavjud tajribalarni ko'rib chiqish   4. Umumlashtirish va qo'llanilishini baholash va 4.1. Bashorat qiluvchi va javobning umumlashtirilishi   4.2. Multikollinearlik holatlariga nisbatan qo'llanilishi va 4.3. Nolinchi bashoratchining qo'llanilishi   4.4. Doimiy bashorat qiluvchining qo'llanilishi va 4.5. Normalizatsiyaning qo'llanilishi   5. Raqamli baholash va 5.1. Tajriba sozlamalari   5.2. Baholashning umumiy ko'rinishi   5.3. Muvaffaqiyatsizlikni baholash   5.4. Aniqlikni baholash   5.5. Samaradorlikni baholash   6. Ochiq savollar   7. Xulosa   A ilova va adabiyotlar  ANTRACT  I qismning nazariy tushunchalariga tayangan holda, ushbu maqola, o'quv qo'llanmaning ikkinchi qismi sifatida, keng qamrovli raqamli testlarga e'tibor qaratib, ma'lumotlarga asoslangan quvvat oqimini chiziqlilashtirishga (DPFL) chuqurroq kiradi. Ushbu simulyatsiyalarning zarurligi nazariy tahlilning o'ziga xos cheklovlaridan, xususan, nazariy imkoniyatlar va/yoki cheklovlarning bir-biriga mos kelishi bilan DPFL usullari o'rtasidagi real ishlashdagi farqlarni aniqlash muammosidan kelib chiqadi. Adabiyotda DPFL yondashuvlarini har tomonlama raqamli taqqoslashning yo'qligi, ayniqsa, mavjud DPFL tadqiqotlarining 95% dan ortig'i ochiq kodli kodlarni taqdim etmaganligini hisobga olsak, ushbu maqolani qo'zg'atadi. Bo'shliqni bartaraf etish uchun ushbu maqola avvalo mavjud DPFL tajribalarini ko'rib chiqadi, qabul qilingan sinov stsenariylarini, yuklanishning o'zgarishi sozlamalarini, ma'lumotlar manbalarini, ma'lumotlar shovqini/chiqibozlarini va shu paytgacha qilingan taqqoslashni o'rganadi. Keyinchalik, ushbu maqola 30 dan ortiq mavjud DPFL yondashuvlarini, ba'zi innovatsion DPFL texnikalarini va taqqoslash uchun bir nechta klassik fizikaga asoslangan quvvat oqimini chiziqlilashtirish usullarini o'z ichiga olgan jami 44 ta usulni baholaydi. Baholash 9-avtobusdan 1354-avtobusli tizimlargacha bo'lgan ko'plab turli sinov holatlaridan foydalangan holda, umumlashtirish, qo'llash, aniqlik va hisoblash samaradorligini o'z ichiga olgan turli o'lchovlarni qamrab oladi. Ushbu maqoladagi raqamli tahlil turli sinov holatlarida barcha usullar bo'yicha muhim tendentsiyalar va izchil topilmalarni aniqlaydi va tekshiradi. Shu bilan birga, u kam ishlash, nosozlik, ortiqcha hisoblash vaqtlari va hokazo kabi hodisalar haqida nazariy tushunchalarni taqdim etadi. Umuman olganda, ushbu maqola DPFL usullarining keng doirasi ishlashidagi farqlarni aniqlaydi, nazariy munozaralarda aniq bo'lmagan bo'shliqlarni ochib beradi, haqiqiy dunyo ilovalari uchun usullarni tanlashda yordam beradi va kelajakdagi DP yoki DP doirasida o'nta savollarni muhokama qiladi. yo'nalishlari. (So'zlar soni: 9668).  1. Kirish  Chiziqli quvvat oqimi modellari keng qamrovli tadqiqotlar va akademik va sanoatda keng qo'llanilishi, trillionlab bozorlarni ochish va har bir global iste'molchiga ta'sir ko'rsatadigan energiya tizimlarini hisoblashda juda muhim ahamiyatga ega [1, 2, 3, 4]. Ushbu linearizatsiya usullarining aniqligi va hisoblash samaradorligi energiya tizimlarini ishlatish va rejalashtirish uchun muhim ahamiyatga ega, xususan, natijada paydo bo'ladigan quvvat oqimlarining tez o'zgaruvchan tabiati tufayli qayta tiklanadigan energiyaning yuqori kirib borishi bo'lgan tizimlar. Chiziqli quvvat oqimi modellarining aniqligi va samaradorligini oshirish shunchaki texnik yaxshilanish emas, balki barqaror energiya kelajagi sari sezilarli muvaffaqiyatdir.  Ma'lumotlarga asoslangan quvvat oqimining linearizatsiyasi (DPFL) qulay sharoitlarda yuqori aniqlikdagi chiziqli modellarni olishning istiqbolli usuli sifatida paydo bo'ldi, masalan, energiya tizimining fizik modelini bilishning hojati yo'q. Shu sababli u keng e'tiborni tortmoqda [5]. Rivojlanish bosqichida bo'lishiga qaramay, DPFL allaqachon katta bilim bazasini yaratgan. Ushbu ikki qismdan iborat o'quv qo'llanma DPFL yondashuvlarini har tomonlama tekshirishga qaratilgan.  Ushbu oʻquv qoʻllanmaning [6] birinchi qismida barcha mavjud DPFL usullarining toʻliq tasnifi va nazariy tahlili, jumladan, ularning matematik asoslari, analitik yechimlari va har bir usulning imkoniyatlari, cheklovlari va qoʻllanilishini tanqidiy baholash taklif qilingan. Ushbu ish yangi boshlanuvchilar uchun ham, ORCID(lar): 0000-0002-2027-5314 (M. Jia) mutaxassislari uchun ham, shu sohadagi boshqa fanlar mutaxassislari uchun ham ishonchli linearizatsiya usullarini izlayotganlar uchun asosiy qo'llanma bo'lib xizmat qiladi.  [6] dagi nazariy tahlilning puxtaligiga qaramay, u cheklovlarga ega: ko'plab linearizatsiya usullari o'xshash kuchli va / yoki zaif tomonlarga ega bo'lsa, amaliy ko'rsatkichlar nuqtai nazaridan ularning farqlarini taxmin qilish deyarli mumkin emas. Shunday qilib, faqat [6] bilan, muayyan ehtiyojlar uchun eng mos usulni aniqlash hali ham qiyin. Eng muhimi, adabiyotdagi mavjud raqamli taqqoslashlar DPFL yondashuvlarining haqiqiy ishlashiga oid butun rasmni to'liq ko'rsatmaydi. Mavjud DPFL usullari o'rtasidagi haqiqiy ishlash farqlari haqida aniq tushunchaning yo'qligi imkoniyatlar va cheklovlarni nazariy tahlil qilish natijasida ko'rinmaydigan muammolarni maskalashi, DPFL hamjamiyatidagi tadqiqotchilarning mulohazalarini yashirishi va boshqa tadqiqot sohalaridan potentsial foydalanuvchilar uchun mos chiziqlilashtirish usullarini tanlashni qiyinlashtirishi mumkin.  Haqiqatan ham, tegishli adabiyotlarning 95% dan ortig'i uchun ochiq kodli kodlar yo'qligi sababli keng qamrovli taqqoslashni amalga oshirish katta kuch talab qiladi. Shunga qaramay, noaniqliklarga oydinlik kiritish, kelajakdagi tadqiqot yo'llarini belgilash va jamiyatga foyda keltirish uchun ushbu maqola qo'llanmaning ikkinchi qismi sifatida ushbu bo'shliqni to'ldirishni maqsad qilgan. Xususan, ushbu maqolada barcha DPFL usullari uchun toʻliq simulyatsiyalar, DPFL ning modulli tabiatini koʻrsatish uchun baʼzi yangi kiritilgan DPFL usullari va bir nechta klassik fizikaga asoslangan quvvat oqimini chiziqlilashtirish (PPFL) yondashuvlari, jami 44 ta metodni oʻz ichiga oladi. Ushbu maqolaning asosiy yo'nalishi bu usullarni umumlashtirish, qo'llash, aniqlik va hisoblash samaradorligi nuqtai nazaridan to'liq baholashdir. Baholash natijalari kelajakdagi potentsial yo'nalishlarni aniqlashga yordam beradi. Shunday qilib, ushbu maqolaning hissasi uch xil:  (i) Qabul qilingan sinov stsenariylari, yuklanishning o'zgarishi sozlamalari, ma'lumotlar manbalari va ma'lumotlar shovqini/chiqibozlari uchun mulohazalar o'rganilib, mavjud DPFL tajribalarini har tomonlama ko'rib chiqish taqdim etiladi. Sharh shuningdek, DPFL yondashuvlari o'rtasida o'tkazilgan mavjud taqqoslashlar haqida umumiy ma'lumot beradi, oldingi tajribalarning imkoniyatlari va cheklovlarini belgilaydi va barcha DPFL yondashuvlarini har tomonlama raqamli taqqoslash uchun muhim zaruratni ko'rsatadi.  (ii) 36 ta mavjud DPFL yondashuvlari, toʻrtta yangi ishlab chiqilgan DPFL usullari va toʻrtta klassik PPFL algoritmlarini oʻz ichiga olgan 44 ta chiziqlilashtirish usullarining toʻliq raqamli simulyatsiyasi oʻtkazildi. Ushbu 44 usulning batafsil qiyosiy tahlili taqdim etilgan bo'lib, ularning umumlashtirilishi, qo'llanilishi, aniqligi va hisoblash samaradorligi muhokama qilinadi va shu bilan barcha baholangan yondashuvlarning haqiqiy ishlashi aniqlanadi.  (iii) Ochiq tadqiqot savollari boʻyicha chuqur munozara taqdim etiladi, unda DPFL tadqiqotining oʻnta istiqbolli, ammo qiyin kelajakdagi yoʻnalishlari koʻrsatilgan, bu yerda olingan raqamli xulosalar va oʻquv qoʻllanmaning birinchi qismidan olingan nazariy xulosalar [6].  Ushbu maqolaning qolgan qismi quyidagicha tashkil etilgan: II bo'limda 44 ta usul keltirilgan. III bo'lim DPFLda mavjud tajribalarni ko'rib chiqadi. IV bo'limda usullarning umumlashtirilishi va qo'llanilishiga qarab baholanadi. V bo'limda aniqlik va hisoblash samaradorligi nuqtai nazaridan raqamli baholashlar batafsil yoritilgan. VI bo'lim kelajakda mumkin bo'lgan yo'nalishlarni umumlashtirib, DPFL sohalaridagi ochiq savollarni muhokama qiladi. VII bo'lim maqolani yakunlaydi.    :  Izoh Biz asl tadqiqot hujjatlarida tasvirlangan usullarni to'g'ri takrorlash uchun barcha sa'y-harakatlarimizni qildik. Biroq, ochiq kodli kodning yo'qligi (juda kam istisnolardan tashqari) va adabiyotda ko'pincha to'liq bo'lmagan tafsilotlar kabi omillar tufayli biz amalga oshirishimiz asl mualliflarning niyatlarini to'liq aks ettiradi, deb ishontira olmaymiz, garchi tafsilotlar ayniqsa noaniq bo'lsa ham, keyingi bo'limdagi 1-jadvalda ko'rsatilganidek, usullarning bir nechta versiyalarini ishlab chiqdik. Shunday bo'lsa-da, biz tan olamizki, ularni yaratuvchilar tomonidan o'ylab topilgan usullarning aniq nusxalarini yaratish mumkin emas. Bundan tashqari, shuni ta'kidlash kerakki, hech qanday usul kamchiliklarsiz emas. Ushbu maqoladagi cheklovlarni tahlil qilish tanqid sifatida emas, balki berilgan giperparametrlar bilan ba'zi hollarda to'liq baholashning bir qismi sifatida nazarda tutilgan.  Ushbu hujjat   . arxivda CC BY-NC-ND 4.0 Deed (Atribution-Noncommercial-Noderivs 4.0 International) litsenziyasi ostida mavjud

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Linearization (dot tech)

We iluminate the path and make the intricate intuitive.

linearization's blog

Ushbu audio hikoyaning asl tilida yaratilgan!

Juda uzoq; O'qish

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Yangi tadqiqot elektr tarmoqlarini optimallashtirish uchun eng yaxshi AI modellarini aniqladi

About Author

IZOHLAR

TEGI QILISH

USHBU MAQOLA TAQDIM ETILGAN

Related Stories

Meet UzairaAdvisory, Startups of The Year 2024 Nominee

Meet Uzi World Digital, Winner of Startups of the year 2024 in Kolkata, West Bengal, India

Meet UzairaAdvisory, Startups of The Year 2024 Nominee

Meet Uzi World Digital, Winner of Startups of the year 2024 in Kolkata, West Bengal, India

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps