深度学习在智能电网中的应用现状分析与展望

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。