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深度学习技术,近年来已经广受学术界和工业界的关注,已在图像处理及分类,自然语言处理和生物医疗领域中取得卓越成果.对于存在大量高维度数据的电力领域,引入深度学习的理论具有一定的意义.介绍了深度学习的几个经典模型结构、工作原理,以及相关领域的部分研究成果,并围绕深度学习在电力领域中的研究现状展开了论述,指出了存在的不足和未来研究的方向. 相似文献
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风电功率的准确预测是减少风电并网对电网造成冲击的有效手段之一。利用深度学习算法中的长短期记忆网络(LSTM)对中期风电功率出力进行了预测,综合考虑功率数据、气象数据等多维特征,采用LSTM算法和随机森林(RF)算法搭建预测模型,预测风电场1~7日的风电功率出力。基于某风电场2014年1月到2016年12月的实际发电数据,通过实验对比BP神经网络、支持向量机(SVM)和自回归积分滑动平均模型(ARIMA)等算法可知,提出的预测方法在较为突变的天气状况下仍能保持较高的预测精度,能为风电并网和电网调度提供辅助支撑。 相似文献
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多媒体子系统(IMS)是最初由3GPP制定的,用来提供实时和非实时的IP多媒体业务的通用体系结构,具有分布式、与接入无关、以及标准开放的业务控制接口等特点,被当前业界公认为未来融合的控制平台。文章介绍了IMS的产生背景、业务提供架构,并对基本呼叫流程及presence业务的体系结构进行了分析。 相似文献
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由于电力变压器故障的现象和原因存在一定的模糊性和随机性,传统方法在复杂的情况下识别变压器故障的精度不高。提出了一种基于深层神经网络的变压器故障分类方法,利用无编码的油中溶解气体分析(dissolved gas analysis, DGA)数据,结合深度学习流行的修正线性单元(rectified linear units, ReLU)函数、Adam优化算法和批归一化(batch normalization, BN)的数据处理方法,通过与传统激活函数Sigmoid函数和随机梯度下降算法(stochastic gradient descent, SGD)做对比试验。结果表明,采用ReLU+Adam方案的神经网络,收敛速度更快,损失函数的收敛值也更低,提高了模型训练的速度和鲁棒性。通过与反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)、支持向量机(support vector machine, SVM)的试验比较,在变压器故障分类上取得了较好的效果,为电力变压器的故障诊断提供新的方法与思路。 相似文献
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