1. 研究目的与意义
随着电网规模的不断扩大，电力系统的构成元素逐渐多样化，如风电、光伏等可再生能源将大规模并网。特高压、直流输电、柔性输电等新技术的应用，电动汽车等不确定负荷的加入更使现代电力系统结构日益复杂，运行中存在的问题充满不确定性，对电力系统安全稳定运行的要求也更加严格更加充满挑战性。为确保电力系统安全和可靠运行，通常需要对复杂的系统进行建模分析。对于日益复杂的电力系统，系统建模也变得更加复杂，且在建模过程中，对模型的简化处理、模型数据的近似取值等都使所建立的模型并不能准确的反映系统的真实运行状态，且随着系统规模的扩大，运用模型仿真分析所需要的时间也越来越长，无法满足电力系统实时运行分析的要求。故而寻找全新建模和分析手段，去构建能适应未来电网电压分析要求的方法，是十分必要和有意义的.
2. 课题关键问题和重难点
关键问题：
1)大数据分析相关知识与问题；
2)深度学习的电网电压态势感知方法与问题；
3. 国内外研究现状（文献综述）
态势感知（Situation Awareness）的概念最早由美国提出并应用于太空领域，美国Endsley教授在1988年发表的《Situation Awareness information requirements for commercial airline pilots》一文中首次明确提出这一概念，并给出了态势感知的定义：在特定的时间和空间下，对环境中各元素或对象的觉察、理解以及对未来状态的预测。同时提出了适用于自动化及人机接口系统的态势感知过程，并将态势感知的信息处理过程分为三个阶段，即“觉察”（perception）、“理解”（comprehension）和“预测”（prediction）。态势感知最早运用于太空、军事等领域，目前在智能交通、计算机网络等方面的应用也逐渐成熟。
电网态势感知技术是一项新兴的技术理念，在广域数据采集、电力调度、输配电运行管理等领域具有广泛应用前景，可有效提升电力系统的可见性，及时发现系统的薄弱环节和存在的威胁，并借由强大的数据分析和决策支持能力，提高电力系统运行决策的及时性和准确性。物联网技术和大数据技术分别为态势感知系统提供广域数据采集和高级数据分析手段，是态势感知系统发挥作用的基础保证。本文介绍了态势感知概念的起源及在多个领域的应用现状，归纳分析国内外电力系统基于该技术的研究与实践，重点提出了态势感知技术中的可视化、预警和决策支持理念对于智能电网建设、电网安全稳定运行的重要作用。
在国内，电网态势感知技术的应用研究起步较晚，鉴于国内外数次停电事故造成的重大社会、经济影响，电网安全重要性凸显，态势感知技术近年来正逐步走向前台，成为电网研究重点。2004年中国电科院牵头启动的这项研究是我国电力系统第一个国家自然科学基金重大课题，目标是深入认识超大规模电力系统的动态行为和特征并探索其分析方法，发展基于广域动态相量测量的保护和控制的理论与方法，创建电力系统安全性和稳定性的在线动态预警理论；研究包含广域动态相量测量系统（WAMS）的电力系统运行信息的分解协调模型和信息系统结构设计；发展电力系统分析理论和方法，构筑电力系统广域动态安全防御体系的构架，为我国超大规模电力系统在线动态安全防御体系提供基础理论与关键技术。
4. 研究方案
1) 了解大数据分析相关知识；
大数据分析有以下主要步骤:明确数据分析的目的、多渠道收集数据、有效剔除干扰数据、合理客观的审视数据。还要全面理解数据结果，如果实验结果的预期与我们的经验认知有明显的偏差，请不要盲目下结论质疑自己的直觉，而是尝试对数据进行更透彻的分析，并且不要过度依赖数据。
2) 了解深度学习的相关知识；
5. 工作计划
第1周 初步弄清毕业设计题目的背景和需要展开的工作。学会利用学校现有资源，搜集自己需要的关于毕业设计题目的研究现状资料，明确接下来的工作任务及重点，撰写开题报告。
第2周 完成开题报告。
第3周 熟悉matlab等相关建模软件的使用，着手搭建简单的优化计算仿真模型。
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