深度学习在电力系统中的应用研究综述.pdf

深度学习在电力系统中的应用研究综述 深度学习是人工智能领域最流行的词汇之一，其核心思想是通过增加神经网络的层数来让机器自动地从大规模数据中抽取特征。深度学习技术的兴起源于计算机计算能力的增强和大数据技术的发展。传统的反向传播算法随着传递层数的增加，残差会越来越小，出现所谓的“野梯度弥散”现象，因此不适合深层网络的训练。为了解决该问题，1997年Hochreiter和Schmidhuber提出了LSTM（长短时记忆网络），该网络隐藏层的关键是信息流，它负责将存储器信息从序列的初始位置传输到序列的末尾，并利用4个相互交互的“野门”单元来控制在每一时间步对记忆信息值的修改。 深度学习技术的应用前景非常广阔，特别是在电力系统领域。电力系统是国家经济发展的重要基础设施，电力系统的稳定运行对国家经济和人民生活产生着 trực影响。深度学习技术可以应用于电力系统中的稳定性分析、协调调度和负荷预测等领域。 在电力系统稳定性分析领域，深度学习技术可以用于故障诊断和预测，例如使用深度学习算法来分析电力系统中的数据，预测可能的故障点，并采取相应的预防措施。同时，深度学习技术也可以用于电力系统中的状态估计和故障检测。 在电力系统协调调度领域，深度学习技术可以用于电力系统的优化调度，例如使用深度学习算法来优化电力系统中的调度，以提高电力系统的稳定性和经济性。 在电力系统负荷预测领域，深度学习技术可以用于负荷预测，例如使用深度学习算法来分析电力系统中的历史数据，预测未来的负荷需求，以便电力系统更好地满足用户的需求。 深度学习技术在电力系统领域的应用具有极大的潜力和前景，通过深度学习技术的应用，可以提高电力系统的稳定性、经济性和智能化程度。 知识点： 1. 深度学习技术的定义和原理 2. 深度学习技术在电力系统领域的应用前景 3. 深度学习技术在电力系统稳定性分析领域的应用 4. 深度学习技术在电力系统协调调度领域的应用 5. 深度学习技术在电力系统负荷预测领域的应用 6. LSTM（长短时记忆网络）的原理和应用 7. 深度学习技术在电力系统中的挑战和限制 8. 深度学习技术在电力系统中的发展趋势和前景