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2025-03-30 发布于广东
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利用改进卷积神经网络进行新能源并网短路电流预测的研究.docx

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利用改进卷积神经网络进行新能源并网短路电流预测的研究

利用改进卷积神经网络进行新能源并网短路电流预测的研究（1）．．3

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、相关背景介绍与研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

新能源并网技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

短路电流预测技术现状及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

卷积神经网络的基本原理与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

三、改进卷积神经网络的设计与应用研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

传统卷积神经网络的局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

改进卷积神经网络的结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

改进卷积神经网络的训练与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

基于改进卷积神经网络的新能源并网短路电流预测模型构建．．．15

四、实验设计与数据分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验设计思路与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

模型的性能评估与对比研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

五、模型的实际应用与效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

模型在实际新能源并网系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

模型预测效果的实际验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

模型的应用前景与潜在问题探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

对未来研究的展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

利用改进卷积神经网络进行新能源并网短路电流预测的研究（2）．28

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

新能源并网系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.1新能源概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.2并网系统要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.3短路电流特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

卷积神经网络原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.1卷积神经网络定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2卷积层作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.3池化层应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

改进卷积神经网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.1网络结构改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2激活函数选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.3正则化技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．

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