一种基于深度学习的高压SVG自适应电压控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的高压SVG自适应电压控制方法，属于电力设备技术领域，包括以下步骤：S1：多源数据采集与预处理，所述S1：多源数据采集与预处理包括数据采集模块与数据预处理模块，所述数据采集模块包括高精度传感器网络与实时采集各类数据，所述数据预处理模块包括滑动窗口法填充缺失值，小波变换去噪、构建多维特征举证与归一化处理；S2：深度学习模型构建，所述S2：深度学习模型构建包括模型构架模块、网络参数模块与训练策略模块。本发明通过深度学习模型捕捉电网的非线性特征，能够实时适应电网拓扑结构突变、新能源出力间歇性等动态场景，在新能源渗透率超过30%的电网中，电压调节误差可降低至±0.5%，显著优于传统方法的±2%。