论文摘要
深度学习是机器学习研究中的一个新领域,其强大的数据分析、预测、分类能力契合智能电网中大数据应用的需求。文中首先总结了深度学习基本思想,介绍深度学习的5种模型(生成式对抗网络、递归神经网络、卷积神经网络、堆叠自动编码器和深度信念网络)的结构、基本原理、训练方法,概括其应用特征。综述了电力系统中的故障诊断、暂态稳定性分析、负荷及新能源功率预测、运行调控等应用深度学习技术的研究现状。针对深度学习的技术特点,结合电力系统各生产环节,构建深度学习技术在电力系统中的应用框架。最后,从多能源系统运行调控、电力电子化系统安全分析、柔性设备故障诊断、电力信息物理系统的安全防护等方面对深度学习应用进行展望。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周念成,廖建权,王强钢,李春艳,李剑
关键词: 人工智能,大数据,深度学习,智能电网,可再生能源,电力信息物理系统
来源: 电力系统自动化 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
基金: 国家自然科学基金资助项目(51577018),重庆市科技计划项目基础科学与前沿技术研究专项重点项目(cstc2015jcyjBX0033)~~
分类号: TM76;TP181
页码: 180-197
总页数: 18
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