基于深度学习的可靠性快速计算

目录

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摘要

1．1课题的背景与意义

1．2国内外研究现状

1．2．1深度学习研究现状

1．2．2电力系统可靠性评估研究现状

1．3论文的组织结构

第2章可靠性评估基本方法

2．1引言

2．2可靠性评估的基本模型和指标

2．2．1电力元件的可靠性模型

2．2．2电力系统可靠性指标

2．3可靠性评估中的解析法和模拟法

2．3．1解析法

2．3．2模拟法

2．4基于直流切负荷的模拟法性能损耗分析

2．4．1量优切负荷模型

2．4．2传统可靠性评估方法的性能分析

2．5本章小结

3．1引言

3．2．1人工神经网络理论

3．2．2基于BP神经网络的切负荷计算流程

3．3卷积神经网络

3．3．1基本结构

3．3．2基于CNN的切负荷计算方法

3．3．3模型优化

3．3．4模型评价指标

3．4改进模型

3．4．1网络结构及参数性能分析

3．4．2快速回归卷积神经网络

3．4．3联合卷积神经网络

3．5算例分析

3．6本章小结

4．1引言

4．2．1数据集构建的基本流程

4．2．2分层快速排序法

4．3基于深度学习的可靠性评估

4．4算例分析

4．4．1数据集构建分析

4．4．2对IEEE-RTS79系统进行可靠性评估

4．5本章小结

5．1本文总结

5．2工作展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文