基于深度学习网络的电力系统不良数据辨识算法研究.docx

基于深度学习网络的电力系统不良数据辨识算法研究
基于深度学习网络的电力系统不良数据辨识算法研究
摘要：
电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施，然而，由于各种原因，电力系统中存在着各种不良数据，这些数据可能会导致系统故障和安全隐患。因此，研究电力系统中的不良数据辨识算法具有重要的理论和实际意义。传统的不良数据辨识算法依赖于专家经验和规则，效果有限。近年来，深度学习网络在各个领域取得了显著的成果，因此，本文提出了一种基于深度学习网络的电力系统不良数据辨识算法。
首先，本文介绍了电力系统中常见的不良数据类型，包括异常数据、缺失数据和噪声数据。然后，对深度学习网络进行了基本介绍，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，这些网络具有强大的特征提取和序列建模能力。接着，提出了一种基于CNN和RNN相结合的深度学习网络架构，用于电力系统不良数据的辨识。该网络首先使用CNN对原始数据进行特征提取，然后使用RNN对时序数据进行建模，最后通过全连接层进行分类或回归任务。
为了验证算法的有效性，本文构建了一个电力系统不良数据辨识的数据集，并利用该数据集对所提算法进行实验。实验结果表明，所提算法在不良数据的辨识方面具有较高的准确率和鲁棒性。与传统的方法相比，基于深度学习网络的算法能够自动学习特征并建模时序信息，具有更好的泛化能力和适应性。
最后，本文对所提算法进行了讨论和总结，并对未来的研究方向进行了展望。其中，可以考虑融合多种深度学习网络模型，进一步提高算法的准确率和鲁棒性。此外，可以探索其他领域的数据辨识问题，并将深度学习网络应用于更广泛的电力系统应用中。
关键词：电力系统，不良数据辨识，深度学习网络，卷积神经网络，循环神经网络
Abstract:
Powersystemisanindispensableinfrastructureinmodernsociety.However,duetovariousreasons,therearevarioustypesofbaddatainthepowersystem,whichmayleadtosystemfailuresandsafetyhazards.Therefore,itisofgreattheoreticalandpracticalsignificancetostudythealgorithmforidentifyingbaddatainthepowersystem.Traditionalbaddataidentificationalgorithmsrelyonexpertexperienceandrules,andtheeffectislimited.Inrecentyears,deeplearningnetworkshaveachievedsignificantresultsinvariousfields.Therefore,thispaperproposesadeeplearningnetworkalgorithmbasedontheidentificationofbaddatainthepowersystem.
Firstly,thispaperintroducesthecommontypesofbaddatainthepowersystem,includingabnormaldata,missingdata,andnoisydata.Then,thebasicintroductionofdeeplearningnetworksisprovided,includingconvolutionalneuralnetworks(CNN)andrecurrentneuralnetworks(RNN),whichhavepowerfulfeatureextractionandsequencemodelingcapabilities.Then,adeeplearningnetworkarchitecturecombiningCNNandRNNisproposedfortheidentificationofbaddatainthepowersystem.ThenetworkfirstusesCNNtoextractfeaturesfromtheoriginaldata,thenusesRNNtomodelthetimeseriesdata,andfinallyperformsclassificationorregressiontasksthroughfullyconnectedlayers.
Inordertoverifytheeffectivenessofthealgorithm,thispaperconstructsadatasetfortheidentificationofbad