摘要
直流电能质量是电力系统稳定运行的关键指标之一。
近年来，随着直流输电技术的快速发展，直流电能质量问题日益突出，传统的直流电能质量评价方法已经难以满足实际需求。
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，其强大的特征提取和非线性拟合能力为直流电能质量评价提供了新的思路。
本文综述了基于深度学习的直流电能质量评价方法的研究现状，分析了深度学习在直流电能质量评价中的应用优势，总结了目前主流的深度学习模型及其在直流电能质量评价中的应用，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：直流电能质量，深度学习，评价方法，模型应用，研究趋势
#1.1直流电能质量概述
直流电能质量是指直流电能的稳定性和可靠性，是保证直流系统安全稳定运行的关键指标。
直流电能质量的优劣直接影响直流系统的功率传输效率、设备寿命以及系统可靠性等方面。
近年来，随着直流输电技术的快速发展，直流电能质量问题日益突出，传统的直流电能质量评价方法已经难以满足实际需求。
#1.2直流电能质量评价指标
直流电能质量指标是衡量直流电能质量优劣的标准，常见的指标包括：
直流电压波动：反映直流电压在额定值附近的偏离程度，通常以电压波动率来表示。
直流电压跌落：是指直流电压在短时间内下降到额定值的某个百分比以下，并持续一定时间。
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