MMJan, 2021

深度学习在智能需求响应和智能电网方面的应用：综合调查

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TL;DR本论文综合调查了深度学习在智能电网和需求响应中的应用，主要包括负载预测、状态估计、能量盗窃检测、能源共享与交易等方面，并提出了如何充分利用深度学习技术应对该领域中的重要问题和潜在方向。
发现论文，激发创造
  • 负载预测的自动深度学习

    电力消耗预测是确保电网性能和稳定性的关键，本文介绍了自动深度学习在负荷预测中的应用，并通过自动选择特征和优化网络架构和超参数，展示了能够超越现有方法的原创深度学习模型。

    May, 2024

  • 可再生能源系统和电网优化中的分布式解决方案赋能

    该研究探讨了电力行业由中央集中化向分散化的转变，重点关注了机器学习在推动可再生能源和改善电网管理方面的关键作用。研究使用了人工神经网络、支持向量机和决策树等多种技术，将机器学习模型应用于预测可再生能源的生成和消耗，并采用数据预处理方法提高预测准确性。通过结合大数据和机器学习技术，智能电网能够提高能源效率、更有效地响应需求并更好地整合可再生能源。然而，需要解决大数据处理、网络安全和获取专业技术等挑战。总之，该研究揭示了电力行业由中央集中化向分散化解决方案转变，并通过应用机器学习创新和分布式决策塑造了更高效和可持续的能源未来。

    Oct, 2023

  • 时间序列预测的深度学习：电力负荷案例

    本文探讨了在智能电网等关键基础设施中实现高效运营所需的精确电力负荷预测的问题，提出了基于深度学习模型应用于电力负荷预测问题的最新趋势，并通过实验评估了前馈神经网络、循环神经网络、序列到序列模型和时空卷积神经网络等多种深度学习模型在短期负荷预测方面的性能表现。

    Jul, 2019

  • 使用深度神经网络提高发电效率

    本文研究如何更好地利用消费者的电表读数来估算负载情况以实现电力网络规划优化，并使用深度神经网络方法与传统方法进行比较，结果表明深度神经网络方法优于传统方法，该方法可用于提高动态定价的支持。

    Jun, 2016

  • 深度学习在智能电网网络中推动主动网络安全措施的作用：综述

    智能电网越来越依赖于传感器和通信系统等先进技术来实现高效的能源生成、分配和消费，这使得它们成为了复杂网络攻击的目标。这项调查研究了最新的深度学习技术在智能电网主动网络安全方面的应用，并提供了基于深度学习的主动防御方法的综合分类和分析，以及与动态目标防御策略的交互作用，同时讨论了实际应用中的挑战和未来发展前景。

    Jan, 2024

  • 能源时间序列分析与预测的深度学习

    本文旨在介绍各种深度学习方法以提高能源时间序列预测性能，特别强调希腊能源市场的应用。

    Jun, 2023

  • 住宅智能电网中智能负载调度的分布式深度强化学习

    论文介绍了一个利用分布式深度强化学习模型实现智能管理家庭用电的方法，这个方法可以保护用户隐私，以降低电网运营成本，减少家庭用电费用，实现用电峰谷负荷比例和负荷方差分别降低 12% 和 11% 的效果。

    Jun, 2020

  • 在线建筑能量优化使用深度强化学习

    本研究首次探讨使用深度强化学习在智能电网环境下实现建筑能源管理系统的在线调度优化，所提出的方法被验证可用于大规模数据资源中，如 Pecan Street Inc. 数据库，并且可以提供实时反馈以鼓励电能的更高效利用。

    Jul, 2017

  • 使用边缘计算和联邦学习进行电力负荷预测

    本文提出使用 Edge Computing 和联邦学习的方法，以增加训练深度学习模型所需的数据量和多样性，同时保护隐私，本文成功应用于家庭负荷预测。

    Jan, 2022

  • 基于大数据和神经网络的智能电网背景下的城市电力消费预测

    基于大数据和神经网络，本文建立了一个模型来预测智能城市中的电力消费，并构建了评估模型来确定电力消费的核心特征值。

    Sep, 2023