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; 邱才明; 杨帆; 徐舒玮; 石鑫; 贺兴

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。

分类:
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关键词:
  • 智能电网
  • 大数据
  • 深度学习
  • 图像数据
  • 时空数据

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:电网技术

期刊级别:北大期刊

期刊人气:9086

杂志介绍:
主管单位:国家电网有限公司
主办单位:国家电网有限公司
出版地方:北京
快捷分类:工业
国际刊号:1000-3673
国内刊号:11-2410/TM
邮发代号:82-604
创刊时间:1957
发行周期:月刊
期刊开本:A4
下单时间:1-3个月
复合影响因子:3.66
综合影响因子:4.8