上海电力大学边晓燕团队发表了基于知识地图的国内外电力市场综述

摘要:上海电力大学学者基于大数据的图谱分析,系统梳理了国内外电力市场近十年的研究轨迹和学术热点。通过可视化知识地图,快速提炼关键信息,探索电力市场的演变路径和核心前沿。该研究方法能为学者提供高效的文献分析方法,突出电力市场的热点和趋势。目前国内外电力市场存在多种挑战和机遇,如PJM电力市场的集中控制与调度以及美国德州停电事件带来的启示。研究还涉及电力塔的特点及国内外研究热点的跟踪分析。本文提供了一种基于知识图谱的可重复、系统的方法,可广泛应用于各个研究领域。

上海电力大学的学者在2022年第11期《电气技术学报》上写道,对电力市场领域的大量研究成果缺乏系统梳理。与此同时,新兴的研究主题不断涌现,难以跟踪热点问题。近十年来,国内1495篇和国外5106篇电力市场相关文献被研究对象,基于大数据的图谱分析方法,从大量文献数据中提取结构化知识谱系,通过可视化图形呈现该领域的演变过程和网络结构,为电力市场研究的演变轨迹和热跟踪提供新的途径。
作者首先建立了电力市场领域具有代表性的研究数据集,在知识地图分析的基础上,快速完善了国内外的研究轨迹和学术热点,合成了时间线、共同单词网络地图,并将其视觉化。
作者首先建立了电力市场领域具有代表性的研究数据集,基于知识地图分析,快速提炼国内外研究轨迹和学术热点,合成时间线、共词网络地图,可视化。其次,探索近十年国内外电力市场研究的演变路径,分析研究近五年电力市场领域的核心前沿,全方位、多维跟踪电力市场的研究,以突出和中介中心衡量地图的关键点。
该研究成果能够深刻把握电力市场的热点和趋势,为学者提供高效、快速的文献分析方法,具有广阔的应用前景。
上海电力大学电气学院新能源与智能配电研究所隶属于本论文的作者团队。
浦江学者,边士,教授,IEEESeniorMember,AssociateEditorofIETGeneration,Transmission&Distribution。长期从事新能源并网与消耗、新电力系统稳定与控制等方向的研究。在IEEETransonPowersystems、IETGTD、中国电机工程学报、电工技术学报、电力系统自动化、电网技术、电力自动化设备、高压技术等期刊和国际会议发表了约100篇学术论文,其中SCI收录20余篇、EI收录50篇左右;申请发明专利56项,授权24项;主持国家标准1项,参加国家标准5项;授权软件5项。
晓燕教授获得2019年度上海市科学技术三等奖(排名第1)、2020年度“国家电网有限公司科技进步三等奖”(排名第2),2010年~2018年获省部级科技进步奖4次。
边晓燕教授获2019年上海科技三等奖(排名第一)、2020年国家电网有限公司科技进步三等奖(排名第二)~2018年获省部级科技进步奖4次。主持国家自然科学基金、上海市科委重点科技攻关、电网公司科技项目等20余个项目。
目前,国外已国外已经形成了相对成熟的电力市场,具有丰富的建设经验和教训PJM电力市场实现了系统的集中控制与调度,保障市场的有效运作,其成功经验值得借鉴,但2021年美国德州遭受极端天气造成大面积停电,电力供需的极端不平衡在高度市场化中反映为极高的电价,一定程度上增加了公共风险。中国仍处于电力市场改革的进程中,市场化进程缓慢,需要借鉴经验教训,建设具有中国特色的电力市场。
随着国内外对电力市场的深入研究,出现了大量的新兴研究主题,对电力市场研究的动态热跟踪提出了更高的要求。因此,有必要系统梳理近年来国内外电力市场的研究,深入把握研究热点和趋势,有序促进中国电力市场的理论发展。
电力塔PowerElectricTower
电力市场研究具有多领域交叉融合、复杂的特点。目前,电力市场研究综述主要基于专家经验,结合电力市场的发展现状,总结了市场理论的内在演变逻辑。从数据分析的角度来看,如何利用国内外大量的学术文献进行文献综述和热点分析跟踪已成为一个难题。
与传统的文献综述不同,文献知识地图可以从大量的文献数据中提取和筛选结构化的知识序列,形成可视化地图的网络知识结构,然后展示研究热点的演变过程,映射知识群体之间的交叉互动,实现热点的挖掘。
为了有效地处理大量的文献数据,本文从文本数据中结构化地提取知识信息,并通过相互联系的关系形成可视化的网络图谱。首先,文献信息中生成共词矩阵,通过谱聚类降低矩阵维数,利用可视化技术将共词矩阵可视化为共词网络。其次,基于直径搜索网络算法或最小生成树算法进行网络简化,评估聚类模块值和轮廓值,最后选择剪枝后聚类效果最好的网络图谱。其分析框架如图1所示。
图1知识图谱分析框架
在图谱解读方面,以国内为例,基于文献网络从时间切片和关键词聚类解读图谱。在时间线图中,对集群标签词进行划分和提取,从时间维度表示知识进化的视图,勾勒出集群之间的关系和集群的历史跨度,展示知识群体之间的更新和相互影响。
在关键词聚类方面,研究热点的可视化是基于关键词的频率,如图2所示;基于节点权重检测的核心前沿,当图谱节点众多、连接复杂时,以节点权重的突出性和中介中心为关键节点,掌握整个图谱的核心部分,加强图谱的可读性。
图2关键词网络图谱
基于Kleinberg状态机模型测量突出性,其中辅助服务是近五年突出强度最高的关键词,节点图谱如图3所示a所示。辅助服务中包含的交易品种频率调整和深度峰值调整持续3年,表明电力市场仍在探索辅助服务相关研究。主动配电网是中介中心最高的关键词,其节点图谱如图3所示b所示。
图3a辅助服务节点
图3b主动配电网节点
本文以国内外电力市场相关研究为基础,跟踪国内外市场化过程中的研究成果,描绘研究集群十年的发展演变轨迹,详细全面展示各集群的演变过程;以五年为时间尺度,形成关键词网络地图,利用中介中心测量关键节点和重要连接,利用突出词挖掘集群中潜在的研究主题,实现专业领域的前沿研究跟踪。
本文提供了一种基于知识图谱的可重复、系统的方法来描述研究领域的发展过程,可广泛应用于各个研究领域。

上海电力大学边晓燕团队发表了基于知识地图的国内外电力市场综述

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