基于深度学习的智能电网稳定性预测

基于深度学习算法，构建智能电网稳定性预测模型。选取BP神经网络及卷积神经网络CNN算法作为分类学习器，并对其进行参数调优、优化算法选择、迭代预测。输出模型预测结果和模型评价指标，并结合机器学习预测结果，对深度学习模型准确性及性能等方面做对比分析。最终确定Adam优化器下的CNN模型效果最优，迭代80次的精确度为0.979 0,所需时间为28.398 7 s。该模型对提高智能电网预测的准确性、实现高效配电具有重要意义，有效帮助电力系统提前预警，降低安全隐患。