深度学习在电网图像数据及时空数据中的应用综述 张宇航; 邱才明; 杨帆; 徐舒玮; 石鑫; 贺兴 大数据工程技术与人工智能中心(上海交通大学); 上海市闵行区200240 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。 注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系电网技术杂志社
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