基于深度学习的电力负荷异常检测与诊断方法研究

近年来,随着计算机技术的蓬勃发展,深度学习方法在电力负荷异常检测与诊断中的应用越来越广泛,该技术对提高预测精度具有重要意义.瞬时峰值、持续过载、周期性波动等电力负荷异常,对电力系统的稳定性和安全运行造成了深远影响.因此,本文提出了一种基于深度学习的电力负荷异常检测与诊断方法,通过定义问题和数据采集、数据预处理、选择合适的深度学习模型,并对模型进行训练与优化、异常检测与诊断,旨在设计一个能够实时识别和分类电力系统中各种电力负荷异常状态的系统.