深度学习在电力系统中的应用研究综述

摘要：

近年来,人工智能特别是深度学习技术的迅速发展,给当今社会带来了巨大变革.首先梳理了人工智能尤其是机器学习的关键及前沿技术,阐述了包括强化学习、 迁移学习、 生成对抗神经网络、 胶囊网络和引导学习等几种典型机器学习方法的特点.然后分析了机器学习在电力系统稳定性分析领域、 协调调度领域以及负荷预测领域的典型应用场景,对比了其在解决特定问题时的优势.最后对应用情况进行了概括总结,展望了其在电力系统运行领域的应用前景.

关键词：人工智能、机器学习、强化学习、迁移学习、对抗神经网络、胶囊网络、引导学习

所属期刊栏目：38

分类号：TM76(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：浙江省电力有限公司科技项目5211TZ170006

在线出版日期：2019-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：83-89