具体研究方向：
1. 卷积神经网络（CNN）
方向 1：电网负荷预测与分区特征提取
技术：1D‑CNN 处理时序负荷＋2D‑CNN 处理负荷—时刻热力图
方向 2：电力设备故障影像检测
技术：Mask R‑CNN、YOLACT
2. 时序模型（RNN／Transformer）
方向 1：可再生能源输出预测
技术：LSTM、Informer（稀疏自注意力）
方向 2：需求响应策略学习
技术：Seq2Seq Transformer＋Attention
3. 图神经网络（GNN）
方向 1：电网拓扑安全评估
技术：Graph Convolutional Network（GCN）、Graph Attention Network（GAT）
方向 2：微网与虚拟电厂协同控制
技术：Spatio‑Temporal GNN
4. 自编码器（AE／VAE）
方向 1：无人监督异常监测与数据清洗
技术：Denoising Autoencoder、Variational AE
方向 2：负荷与分布式资源降维聚类
技术：Sparse Autoencoder + t‑SNE/UMAP
5. 生成对抗网络（GAN）
方向 1：电力时序合成与数据增强
技术：TimeGAN、WaveGAN
方向 2：高分辨率负荷/电压超分
技术：SRGAN for time series
6. 强化学习（RL）
方向 1：自适应电网拓扑重连与故障恢复
技术：Deep Q‑Network（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）
方向 2：分布式能源与需求响应协同
技术：Multi-Agent DDPG、MADDPG
[蹲后续H]大家有对智能电网架构与优化结合AI感兴趣的可D（包含人工智能技术学习＋论文zhi导、实验、写论文、投稿全流程）
另外我们还可以根据你的方向给你做结合AI的具体学习规划！【包括 SCI 1-4区，CCF A-C】
#机械工程 #深度学习 #电气工程 #智能化技术 #电气 #电动化转型 #电力 #智能化设计 #机器学习 #人工智能 #智能电网 #机械设计 #机电工程
1. 卷积神经网络（CNN）
方向 1：电网负荷预测与分区特征提取
技术：1D‑CNN 处理时序负荷＋2D‑CNN 处理负荷—时刻热力图
方向 2：电力设备故障影像检测
技术：Mask R‑CNN、YOLACT
2. 时序模型（RNN／Transformer）
方向 1：可再生能源输出预测
技术：LSTM、Informer（稀疏自注意力）
方向 2：需求响应策略学习
技术：Seq2Seq Transformer＋Attention
3. 图神经网络（GNN）
方向 1：电网拓扑安全评估
技术：Graph Convolutional Network（GCN）、Graph Attention Network（GAT）
方向 2：微网与虚拟电厂协同控制
技术：Spatio‑Temporal GNN
4. 自编码器（AE／VAE）
方向 1：无人监督异常监测与数据清洗
技术：Denoising Autoencoder、Variational AE
方向 2：负荷与分布式资源降维聚类
技术：Sparse Autoencoder + t‑SNE/UMAP
5. 生成对抗网络（GAN）
方向 1：电力时序合成与数据增强
技术：TimeGAN、WaveGAN
方向 2：高分辨率负荷/电压超分
技术：SRGAN for time series
6. 强化学习（RL）
方向 1：自适应电网拓扑重连与故障恢复
技术：Deep Q‑Network（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）
方向 2：分布式能源与需求响应协同
技术：Multi-Agent DDPG、MADDPG
[蹲后续H]大家有对智能电网架构与优化结合AI感兴趣的可D（包含人工智能技术学习＋论文zhi导、实验、写论文、投稿全流程）
另外我们还可以根据你的方向给你做结合AI的具体学习规划！【包括 SCI 1-4区，CCF A-C】
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