基于深度学习的电力系统业扩报装全过程监控系统研究
作者机构：国网冀北电力有限公司滦南县供电分公司
出 版 物：《电气技术与经济》 (Electrical Equipment and Economy)
年 卷 期：2024年第7期
页 面：4-6页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：电力系统业扩报装管理直接影响电网建设效率与服务质量。本文提出一种基于深度学习的业扩报装全过程监控系统,融合多源异构数据,采用混合神经网络模型,实现业扩报装过程的实时感知、智能预警和优化决策。仿真实验表明,该系统能够准确识别业扩报装异常风险,有效缩短工期、节约成本,在实时性、准确性、鲁棒性等方面表现出色。该研究为推动电力系统智慧化发展提供了新思路,具有广阔应用前景。
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