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：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。

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：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：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。