具体研究方向：
一. 卷积神经网络（CNN）
1. 光伏阵列视觉监测与故障诊断（无人机边缘计算）
2. 基于声纹的变压器故障边缘诊断
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二. 循环神经网络/时序模型（RNN/LSTM/TCN）
1. 微电网短时负荷与新能源功率预测（边缘部署）
2.电池储能系统健康状态（SOH）估计与预警
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三. 图神经网络（GNN）
1. 微电网拓扑自适应潮流计算与故障定位
2.基于动态通信拓扑的微电网分布式协同优化
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四. Transformer / 自注意力模型
1. 多能源协同优化调度（长序列依赖建模）
2.电能质量扰动溯源与分类
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五. 自监督学习（Self-Supervised）
1. 电力数据通用表征预训练与少样本迁移
2. 基于运行数据自监督的逆变器自适应健康监测
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六. 生成模型 / VAE / GAN
1. 极端天气下微电网韧性测试场景生成
2. 面向数据隐私与稀缺的负荷/发电合成数据生成
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?team已有微电网结合深度学习的高效学习路径，感兴趣的dd~
#微电网 #微电网控制 #电力 #人工智能 #深度学习 #深度学习与神经网络 #电气工程及其自动化 #科研 #创新点实现
一. 卷积神经网络（CNN）
1. 光伏阵列视觉监测与故障诊断（无人机边缘计算）
2. 基于声纹的变压器故障边缘诊断
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二. 循环神经网络/时序模型（RNN/LSTM/TCN）
1. 微电网短时负荷与新能源功率预测（边缘部署）
2.电池储能系统健康状态（SOH）估计与预警
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三. 图神经网络（GNN）
1. 微电网拓扑自适应潮流计算与故障定位
2.基于动态通信拓扑的微电网分布式协同优化
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四. Transformer / 自注意力模型
1. 多能源协同优化调度（长序列依赖建模）
2.电能质量扰动溯源与分类
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五. 自监督学习（Self-Supervised）
1. 电力数据通用表征预训练与少样本迁移
2. 基于运行数据自监督的逆变器自适应健康监测
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六. 生成模型 / VAE / GAN
1. 极端天气下微电网韧性测试场景生成
2. 面向数据隐私与稀缺的负荷/发电合成数据生成
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?team已有微电网结合深度学习的高效学习路径，感兴趣的dd~
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