ClickHouse Online Summer Meetup China 2022

Ashley0001 2022-06-29 15:45:17

🥳🥳🥳本周六（7月2日）13:30，ClickHouse的核心创始团队将坐客CSDN，与腾讯、京东、白鲸开源、B站、永辉的大厂专家一起在线讨论ClickHouse的技术发展，以及最新进展和实践，为大家解答各种技术问题～

机会难得，欢迎大家报名直播，一起参与这场线上盛会！

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直播回放：ClickHouse Online Summer Meetup China 2022

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科易网基于40亿+科创知识图谱数据库，深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，研究科技创新领域的AI+数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。

内容概要：本文聚焦风电出力的不确定性问题，采用拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集，有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率，研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术，对生成的高维场景进行聚合与概率修正，保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现，形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架，为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集，显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群：具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力，从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景，提升模型对不确定性的刻画能力；②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法，构建高精度的不确定性输入模型；③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集，平衡计算精度与效率，支撑实际工程决策。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行，重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则，关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果，以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。

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欢迎大家加入到Clickhouse社区大家庭，为了对大家积极的参与感谢，现在准备以下一些奖品【20个CSDN定制帆布包和2个咖啡杯】，满足以下2个条件即有机会领取：

1、加入Clickhouse社区，成为社区成员
2、在社区中发布2个及以上的帖子
帖子条件如下(示例地址：)：
- 推荐文章：需要是至少5篇的推荐内容，内容地址可以放超链接
- 推荐书籍：需要大致介绍书籍重点内容，或者放书籍目录
- 推荐视频：需要大致介绍视频重点内容

奖励评选规则：

参与时间：2022年3月1号 ~ 2022年3月8号
CSDN定制帆布包【前20位】先到、先满足上面的条件可得(每人一个，机不可失)
咖啡杯则需要根据大家的帖子内容质量，在【加精】帖子中抽奖得出(概率很大哦)

额外奖励：

如果有小伙伴能够介绍给周围的小伙伴，并成功邀请他们加入社区，每拉取2个人奖励现金5元(赚个早餐钱简单)
免费赠送Clickhouse学习电子书籍(即：Clickhouse教程-中文版、ClickHouse万亿数据双中心的设计与实践 )

奖励领取方式：

添加博主微信：yyuuyy1235(备注:clickhouse社区)

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