题目：基于深度学习的电力系统数据分析与预测研究
摘 要
本文旨在探讨如何利用深度学习技术实现电力系统数据的分析与预测。电力系统是一个复杂的系统，需要采集和处理大量数据。本文首先综述了电力系统数据分析的方法，包括数据可视化、统计分析和时频分析等。其次介绍了电力负荷预测和电网运行状态预测的常用方法，包括基于统计、人工神经网络和深度学习等。然后，本文重点介绍了深度学习在电力系统数据分析与预测中的应用，包括全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络等。最后，本文对电力系统数据采集与处理进行了讨论，包括传统的数据采集方式、互联网技术和无线传感器网络技术等。本文的研究目的是为电力系统的规划、调度和运行提供更好的支持，提高电力系统的可靠性和效率。
关键词：深度学习；电力负荷预测；电网运行状态预测；数据采集与处理
目 录
摘 要 I
第1章 前 言 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 主要研究内容 1
第2章 电力系统数据分析与预测方法综述 3
2.1 电力系统数据分析方法 3
2.2 电力负荷预测方法 3
2.3 电网运行状态预测方法 4
2.4 基于深度学习的电力系统数据分析与预测方法 5
第3章 电力系统数据采集与处理 7
3.1 电力系统数据采集技术 7
3.2 电力系统数据预处理方法 7
3.3 建立电力系统数据集 8
第4章 基于深度学习的电力系统数据分析与预测算法设计 9
4.1 搭建深度学习模型 9
4.2 模型训练与调优 9
4.3 基于深度学习的电力负荷预测算法设计 9
4.4 基于深度学习的电网运行状态预测算法设计 10
第5章 实验与结果分析 11
5.1 实验环境及数据集介绍 11
5.2 电力负荷预测结果分析 11
5.3 电网运行状态预测结果分析 11
第6章 基于深度学习的电力系统数据分析与预测应用案例 12
6.1 电力负荷预测在电力市场中的应用 12
6.2 电网运行状态预测在智能配电网中的应用 12
结 论 14
参 考 文 献 15
致 谢 16
