發(fā)布時間：2024-11-02 08:01

　　 智能電網(wǎng)預(yù)測分析是保證智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行的基礎(chǔ).借助人工智能的突破性技術(shù)以及智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)基于人工智能的智能電網(wǎng)預(yù)測分析對電力系統(tǒng)發(fā)展具有重大意義,為此提出了"人工智能+"預(yù)測.首先介紹了人工智能與智能電網(wǎng)預(yù)測分析的背景及所涉及的問題;然后根據(jù)應(yīng)用的不同側(cè)重點(diǎn),展開人工智能在新能源預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、靜態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)測及其相關(guān)預(yù)防性措施三個方面的研究綜述及研究展望,并對預(yù)測中所涉及的其他相關(guān)技術(shù)(數(shù)據(jù)樣本產(chǎn)生、不平衡樣本、特征提取)進(jìn)行了總結(jié);最后對人工智能局限性及發(fā)展進(jìn)行了討論,并提出了一些建議與設(shè)想.

【文章頁數(shù)】：15 頁

【文章目錄】：
1 人工智能與智能電網(wǎng)
    1.1 人工智能簡介
    1.2 智能電網(wǎng)預(yù)測分析
2“人工智能+”預(yù)測模型
    2.1 新能源發(fā)電預(yù)測
    2.2 負(fù)荷預(yù)測
    2.3 穩(wěn)態(tài)電壓穩(wěn)定預(yù)測
    2.4 研究展望
3 樣本產(chǎn)生及特征提取關(guān)鍵技術(shù)
    3.1 數(shù)據(jù)樣本產(chǎn)生
    3.2 不平衡樣本
    3.3 特征提取
4 深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)討論
    4.1 基于數(shù)據(jù)特點(diǎn)的DL模型
    4.2 深度學(xué)習(xí)算法對比
    4.3 DL與RL的局限性
5 結(jié)語



本文編號：4009278