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电力系统中,人们对于实际现象、信息甚至数据的认识往往是不精确的、模糊的。用确定性数据进行电力系统计算和分析,只能给出特定数据下的代表性情况,而无法得到一般性的结论。   

        对于电力系统而言,随着处理过程的进行,如果其不确定性程度减少了,实际上就是过滤掉了其中的一部分不确定性知识,这种情况下,丢失了部分信息,但是有助于对目标问题有更明确的认识;反之,为了达到高的适应性能力,往往需要在系统中保留原本的不确定性信息,也就是通过降低系统的确定性来提高系统的适应性。总之,无论是希望保留系统的不确定性,还是希望降低系统的不确定性,都需要对系统的不确定性程度进行度量。

        电力是人类社会活动中应用范围最广、对人们生活质量影响最大的能源。随着我国国民经济的持续发展,高度的社会信息化和生产自动化都在不断加深人们对电力的依赖性,这也促使电力行业加大对电力系统可靠性的管理力度,力求为用户提供更加充裕、持续、安全可靠的电力供应。   

        电力系统中,人们对于实际现象、信息甚至数据的认识往往是不精确的、模糊的。用确定性数据进行电力系统计算和分析,只能给出特定数据下的代表性情况,而无法得到一般性的结论。   

        对于电力系统而言,随着处理过程的进行,如果其不确定性程度减少了,实际上就是过滤掉了其中的一部分不确定性知识,这种情况下,丢失了部分信息,但是有助于对目标问题有更明确的认识;反之,为了达到高的适应性能力,往往需要在系统中保留原本的不确定性信息,也就是通过降低系统的确定性来提高系统的适应性。总之,无论是希望保留系统的不确定性,还是希望降低系统的不确定性,都需要对系统的不确定性程度进行度量。

         对于电力系统而言,随着处理过程的进行,如果其不确定性程度减少了,实际上就是过滤掉了其中的一部分不确定性知识,这种情况下,丢失了部分信息,但是有助于对目标问题有更明确的认识;反之,为了达到高的适应性能力,往往需要在系统中保留原本的不确定性信息,也就是通过降低系统的确定性来提高系统的适应性。总之,无论是希望保留系统的不确定性,还是希望降低系统的不确定性,都需要对系统的不确定性程度进行度量。

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