泛在電力物聯(lián)網(wǎng)是智能電網(wǎng)發(fā)展的高級應(yīng)用形態(tài),對電網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理能力和計算能力提出了更高的要求。近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了突破性的進(jìn)展,為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)與發(fā)展提供了強(qiáng)大的支撐�；诖�,總結(jié)了現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型的主要組成及技術(shù)特點(diǎn);從泛在電力物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的技術(shù)需求出發(fā),綜述了深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)處理、邊緣計算以及態(tài)勢感知方面的技術(shù)特點(diǎn)與應(yīng)用場合;基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的典型場景,深入分析了深度學(xué)習(xí)在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)中的具體應(yīng)用,為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)與研究提供參考。 

【文章來源】：電力自動化設(shè)備. 2020,40(04)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

深度學(xué)習(xí)的分類

圖2 深度學(xué)習(xí)的分類然而，隨著數(shù)據(jù)量的增多，數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)異常（或稱孤立點(diǎn)）和噪聲數(shù)據(jù)等問題經(jīng)常出現(xiàn)。如何對低質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如何對給定數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行評估，以及如何改善低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這些問題目前在電力系統(tǒng)應(yīng)用中尚未得到足夠的重視。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3536624