新能源电力系统可靠性：基于CRNN的评估方法

本文档标题为《基于分类-回归卷积神经网络的新能源电力系统可靠性评估方法》，由邵成成、任孟极、徐天元、钱涛和王锡凡四位作者共同完成，发表于中国电机工程学报，该刊的ISSN号为0258-8013，CN号为11-2107/TM。研究的主要内容聚焦于利用先进的深度学习技术，即分类-回归卷积神经网络（Classification-Regression Convolutional Neural Network, CR-CNN），来评估新能源电力系统的可靠性。 CR-CNN作为一种融合了卷积神经网络的分类能力和回归预测能力的模型，能够同时处理分类任务和回归任务，这对于复杂系统的可靠性评估非常适用。在新能源电力系统中，可靠性评估至关重要，因为它关系到电网的稳定运行和能源供应的可持续性。作者们可能运用这种方法来分析系统的故障模式、预测故障概率、优化维护策略或进行风险分析，以提高整个电力系统的效率和安全性。 论文在网络首发日期为2023年9月15日，遵循严格的出版流程，从录用定稿阶段开始，经过排版定稿和整期汇编定稿，最终在网络版的《中国学术期刊（网络版）》上发表。在发布录用定稿时，论文需确保内容符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》，强调学术诚信，避免学术不端行为，并严格遵守技术标准和语言规范。 值得注意的是，网络首发的录用定稿一旦发布，其题目、作者、机构和学术内容将保持不变，仅能进行少量编辑规范上的修改，以确保文章的严谨性和准确性。此外，由于《中国学术期刊（网络版）》作为国家批准的网络连续型出版物，网络首发的论文被视为正式出版，这表明该研究成果具有较高的学术认可度和权威性。 这篇论文将深度学习技术应用于新能源电力系统可靠性评估，对于推动电力行业的智能管理和维护具有重要的理论和实践价值。对于从事能源电力系统研究、数据分析或人工智能应用的学者和工程师来说，这篇文章提供了深入理解并应用此类先进方法的宝贵参考。