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基于深度学习的电力系统故障诊断与预测模型研究 下载:20 浏览:60
摘要:

电力系统作为现代社会的重要基础设施,其稳定运行对经济发展和人民生活至关重要。故障诊断与预测是保障电力系统可靠运行的关键技术,能够及时发现潜在问题并采取预防措施,从而降低故障发生的风险和影响[3]。近年来,深度学习技术因其强大的特征提取和模式识别能力,在电力系统故障诊断与预测领域得到了广泛应用。本文研究了基于深度学习的故障诊断与预测模型的构建方法,包括数据预处理、模型选择与训练等关键环节。同时,分析了在实际应用中面临的数据获取困难、模型训练成本高以及实时性要求等挑战,并提出了相应的解决策略。通过案例验证,所构建的模型在故障定位与类型判断、未来故障预估等方面表现出较高的准确性。未来,深度学习技术有望与物联网、大数据等新兴技术进一步融合,为电力系统的智能化发展提供更强大的支持[1][4]

电能替代背景下的需求响应模型研究 下载:351 浏览:3761
摘要:
当前,伴随着我国国民大众生活质量水平的不断提高,推动了城市化建设的脚步加快,同时,在电力系统中,随着能源短缺和环境恶化,电能替代应运而生。电能替代的发展和普及给配电网带来了更大的压力,加强电网建设迫在眉睫。本文简要分析了电能替代,并详细阐述了电能替代背景下的需求响应模型,最后提出了优化控制策略方法,实现削峰填谷,优化负荷曲线,提升电网供电效率。
可再生能源在电力系统中的集成与调度优化研究 下载:99 浏览:1133
摘要:
随着全球能源需求的不断增长以及环境问题的日益严峻,可再生能源的开发与利用成为全球关注的焦点。本文探讨了可再生能源在电力系统中的集成策略与调度优化方法。通过对现有技术的分析和优化模型的研究,提出了提高可再生能源利用效率的解决方案,并探讨了未来发展的方向和挑战。
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