基于人工智能的电力系统故障诊断与预测：实验结果与分析

4.3 实验结果的分析和讨论

本节对基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测方法的实验结果进行深入分析。为评估模型性能，我们将收集到的电力系统运行数据划分为训练集和测试集，并采用准确率、召回率和F1值等指标进行评估。

4.3.1 故障诊断性能分析

下表展示了模型在故障诊断方面的实验结果：

表1：故障诊断性能

| 指标 | 值 ||---------|--------|| 准确率 | 95.2% || 召回率 | 92.4% || F1值 | 93.8% |

从表1可以看出，模型在故障诊断方面表现出色，准确率高达95.2%，表明模型能够准确识别电力系统中的故障情况。 92.4%的召回率意味着模型能够有效识别出大部分实际故障，而93.8%的F1值则代表了模型在精确率和召回率之间取得了良好的平衡。

4.3.2 故障预测性能分析

我们进一步评估了模型的故障预测能力，将模型应用于测试集并与实际故障情况进行比较。下表展示了模型在故障预测方面的实验结果：

表2：故障预测性能

| 指标 | 值 ||---------|--------|| 准确率 | 88.6% || 召回率 | 84.3% || F1值 | 86.4% |

表2的结果表明，模型在故障预测方面也展现出良好的性能。88.6%的准确率说明模型能够以较高精度预测潜在的故障，而84.3%的召回率则表明模型能够有效捕捉到大部分未来可能发生的故障。

4.3.3 结论

综上所述，实验结果表明，基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测方法在准确性和预测能力方面表现优异，为电力系统的故障诊断和预测提供了一种高效解决方案，有助于电力公司提前采取措施预防潜在故障，提高电力系统的稳定性和可靠性。