简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

简介：摘要：本研究基于深度学习技术，提出了一种光伏功率预测模型，旨在提高光伏发电系统的效率和稳定性。首先，利用历史光伏功率数据和气象数据进行特征提取，包括光照强度、温度等。然后，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法构建预测模型，以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和空间信息。实验结果表明，该模型在光伏功率预测中表现出较高的准确性和稳定性，为光伏发电系统的运行和管理提供了可靠的支持。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：随着工业自动化和智能化的快速发展，电气设备的可靠性和稳定性成为关键因素。故障诊断作为保障设备正常运行的重要手段，正逐渐引入深度学习技术以提高诊断的准确性和效率。本文首先介绍了电气设备故障诊断的重要性和现有方法的局限性，然后阐述了深度学习技术在故障诊断中的应用潜力。通过采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进模型，本文提出了一种新的故障诊断方法，并通过实验验证了其优越性。最后，文章总结了研究成果，并对未来的发展方向进行了展望。

简介：摘要：随着科技的进步和社会的发展，电力系统在人们生活中的作用越来越重要。然而，电力系统的稳定性和可靠性对人们的生活、工业生产等方面都有着至关重要的影响。因此，对电力系统的预测和分析变得尤为重要。深度学习作为一种新兴的人工智能技术，已经在许多领域取得了显著的成果。在电力系统预测中，深度学习也展现出了其独特的优势。本文主要探讨了深度学习在电力系统预测中的应用，并对相关技术进行了详细的分析和综述。

简介：

简介：摘要：电气继电保护技术在电力系统中扮演着至关重要的角色。然而，传统的继电保护技术存在一些问题，如准确性和效率方面的局限性。深度学习技术的出现为故障预测与诊断带来了新的机遇，其在数据处理和模型训练方面具有独特优势。本文提出了基于深度学习的电气继电保护故障预测方法，通过数据准备、特征提取和模型设计，实现了更精准的故障预测与诊断。未来，深度学习在电气继电保护领域的发展将面临挑战，但也将带来更多的技术创新与应用前景。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域的应用愈发广泛。电力工程巡视作为确保电力系统稳定运行的重要环节，其自动化和智能化水平的提升对于提升巡视效率和准确性具有重要意义。基于图像深度学习的电力工程巡视识别算法，能够利用深度学习技术自动识别和分析电力设备状态，为巡视人员提供更为精准的数据支持。本文旨在设计一种高效、准确的电力工程巡视识别算法，通过对深度学习模型的研究和优化，提升其在电力工程巡视中的应用效果，为电力行业的智能化发展贡献力量。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的电力系统故障预测与诊断方法。首先，介绍了电力系统故障预测与诊断的背景和意义。接着，详细阐述了深度学习的基本原理。然后，提出了一种基于深度学习的电力系统故障预测与诊断模型，并对其进行了详细的描述和分析。最后，通过实验验证了所提模型的有效性和优越性。结果表明，该模型能够准确地预测和诊断电力系统中的故障，具有很高的实用价值。

简介：摘要：本文主要探讨了深度学习技术在电力系统故障预测与诊断中的应用，包括故障特征的分析、数据的获取、模型的构建与训练，以及实时故障预测系统的部署和性能评估。还分析了故障数据的预处理技术与复合故障模式的识别方法，验证了深度学习方法在精度和效率上的优势，为电力系统的稳定运行提供了有力的技术支持。

简介：摘要：随着智能电网的快速发展，电力系统对实时性、准确性和高效性的要求日益提升，研究概述了深度学习技术的基本原理及其在数据处理与模式识别方面的优势，详细分析了深度学习在电力系统状态监测中的具体应用案例，包括故障检测、异常识别与性能评估，进而，探讨了深度学习模型在电力负荷预测、发电预测及系统稳定性预测等预测任务中的构建与优化策略。通过对比传统方法与深度学习技术的效果，揭示了深度学习在提高电力系统监测精度与预测准确性方面的显著优势，并总结了当前研究面临的挑战与未来发展方向，为电力系统智能化转型提供了理论支撑与实践参考。

简介：摘要：电力系统作为现代社会的神经系统，承载着能源供应的重要职责。本文探讨了传统的电力系统故障诊断方法存在的局限性，引出深度学习技术在电力系统故障诊断中的应用前景，通过讨论基于深度学习的电力系统故障诊断与恢复方法如对数据采集与预处理、特征提取与选择、模型建立与训练等方面的研究，为电力系统的稳定运行和故障恢复提供有效的技术支持。

简介：摘要：电力系统作为现代社会的基础设施，其稳定性和可靠性至关重要。然而，随着系统规模的不断扩大和复杂度的增加，电力系统的故障预测与诊断变得越来越困难。传统的基于规则的方法在处理大规模数据和复杂故障模式时存在局限性。近年来，深度学习技术以其强大的数据处理能力和特征提取能力，在电力系统故障预测与诊断领域显示出了巨大的应用潜力。本文旨在探讨深度学习技术在电力系统故障预测与诊断中的应用，分析其优势和挑战，并提出相应的解决策略。

简介：

简介：摘要：本文研究了在智能电力系统中利用机器学习技术进行负荷预测与优化控制的方法。提出了基于历史数据和模型算法的负荷预测模型，通过数据分析和处理，实现了对未来电力负荷的准确预测。结合优化算法，针对预测结果进行电力系统的优化控制，包括负荷均衡、设备调度等方面的优化，提高了电力系统的效率和稳定性。本文通过实际案例验证了所提方法的有效性和实用性，对智能电力系统的发展具有重要的理论和应用价值。

简介：摘要：在现代电力系统中，安全检测是保障系统稳定运行的重要环节。随着深度学习技术的快速发展，其在电力系统安全检测中的应用日益受到关注。深度学习模型以其强大的数据处理能力和模式识别能力，为电力系统的异常检测、故障预测等领域提供了新的解决方案。本文将深入探讨基于电力系统的深度学习模型的构建方法，以及其在安全检测中的具体应用和优势。

简介：摘要：目前，我国电力系统已安装了大批以同步相量测量装置（PMU）为代表的高精度量测装置，可实现对电网运行状态的精确实时感知。同时，PMU主站存储了电网大量历史运行数据，为基于数据驱动的人工智能方法提供了数据支撑。人工智能技术中的深度学习是完全的数据驱动模型，以神经网络为代表的深度学习技术大幅提升了对数据的理解和学习能力，能够充分利用海量系统运行数据进行模型训练，避免了传统解析模型构建的局限。已有学者将深度学习应用于电力系统扰动后的频率预测与稳定控制，本论文从新能源电力系统频率特性、新能源电力系统扰动后频率预测与新能源电力系统频率控制三个方面展开综述。

简介：摘要：针对电力系统自动化设备状态监测与预测的研究，通过对电力系统自动化设备状态监测与预测技术的现状及存在问题进行分析，提出了基于深度学习的电力系统自动化设备状态监测与预测模型。该模型能够较好地适应复杂多变的电力系统运行环境，对电力系统自动化设备的运行状态进行预测，对提高电力系统运行质量具有重要意义。