卷积神经网络在电力电子行业的应用

技术前沿 / 2024-03-13 09:57:43

卷积神经网络在电力电子行业的应用

卷积神经网络（CNN）在电力电子行业的应用主要体现在以下几个方面：

1.负荷预测：通过结合注意力机制的卷积神经网络，可以提高电网的稳定性和经济性。这种模型能够提取负荷序列中的局部特征，并通过注意力机制进一步优化预测结果[2]。

2.电力设备状态分析：利用深度学习技术，特别是卷积神经网络，对电力设备图像进行识别和分析，以实现故障诊断和状态监测。这种方法包括双阶法，即首先使用深度卷积神经网络进行特征提取，然后运用传统图像分割定位方法完成目标检测[5]。

3.电力系统暂态稳定评估：基于改进的一维卷积神经网络，可以直接以底层量测数据作为输入特征，通过使用多尺寸卷积核来替代传统的单尺寸卷积核，有效提取量测数据的多粒度信息，从而提高电力系统暂态稳定评估的准确率[9]。

4.电力系统快速状态估计：通过相关性分析筛选出状态估计模型的输入量测集，进一步利用海量数据训练深度神经网络，以实现电力系统的快速状态估计。这有助于提高电网运行的实时性和准确性[14]。

5.电力系统暂态稳定预防控制：提出了一种基于卷积神经网络的电力系统暂态稳定预防控制方法，通过CNN模型输出变量灵敏度，以更好地实现电力系统暂态稳定预防控制[16]。

6.短期电力负荷预测：针对负荷数据的时序性特征，建立了一种基于多分支门控残差卷积神经网络的方法，以提升电力负荷预测精度[20]。

7.风力发电机异常识别：在风力发电机异常识别领域，通过使用卷积神经网络，解决了微小异常难以发现、多类复杂异常难以识别的问题[19]。

综上所述，卷积神经网络在电力电子行业的应用广泛，涵盖了负荷预测、电力设备状态分析、电力系统暂态稳定评估、快速状态估计、暂态稳定预防控制、短期电力负荷预测以及风力发电机异常识别等多个方面，展现了其强大的特征提取能力和对复杂数据处理的能力。

相关事件

事件名称	事件时间	事件概述	类型
卷积神经网络在电力系统中的应用	上世纪60年代至今	卷积神经网络通过强大的特征提取能力和线性回归拟合能力，有效解决电力系统模型过拟合问题。	科技发展
图神经网络及其在电力系统中的应用	2021年01月25日	深度神经网络彻底改变了电力系统中许多机器学习任务，从模式识别到信号处理。	科技发展
AI+电力应用场景的提出	2023年05月04日	提出了利用数字化智能化技术支撑发电清洁低碳转型、新型电力系统建设、电力消费节能提效等5项AI+电力应用场景。	科技创新与应用

相关组织

组织名称	概述	类型
重庆邮电大学	一所位于中国重庆的高等学府，涉及工业物联网与网络化控制教育。	教育/研究机构

相关人物

人物名称	概述	类型
向敏	参与了基于图卷积神经网络的软件定义电力通信网络路由控制策略的研究。	研究人员/学者
饶华阳	同样参与了该研究项目。	研究人员/学者
张进进	是该研究团队的一员。	研究人员/学者
陈梦鑫	参与了关于电力通信网络路由控制策略的研究。	研究人员/学者