深度学习在电网图像数据及时空数据中的 应用综述

• 作者: 张宇航 徐舒玮 杨帆 石鑫 贺兴 邱才明
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能电网 大数据 深度学习 图像数据 时空数据
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 面向新一代电力系统和能源互联网的人工智能技术
• 页码范围: 1865-1873
• 页数: 9页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.2848

摘要

智能电网的数字化建设提供了海量的数据,而深度学习的发展则为数据价值萃取提供了有效手段.首先阐述了深度学习的发展史及基本框架,总结了深度学习的理论基础和技术体系;而后结合电力系统实际需求,以图像数据和时空数据这两大类为基础综述了深度学习在电力系统数据处理的重点应用领域和价值,并提出了相关的技术发展建议.