基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测研究：论文摘要

本论文旨在研究基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测。电力系统是现代社会的重要基础设施，其稳定运行对于社会经济的发展至关重要。然而，电力系统故障的发生不可避免，且会给系统运行和供电质量带来严重影响。

传统的电力系统故障诊断与预测方法存在一些问题，例如依赖于专家经验和规则，无法准确识别复杂故障模式等。为了解决这些问题，本论文提出了基于人工智能技术的故障诊断与预测方法。

首先，本论文采用了机器学习算法来构建故障诊断模型。通过对大量历史故障数据进行训练，模型可以学习到不同故障模式的特征，并能够准确识别故障类型。此外，本论文还引入了深度学习算法，以提高模型的准确性和鲁棒性。

其次，本论文还提出了基于人工智能技术的故障预测方法。通过对电力系统运行数据进行实时监测和分析，模型可以预测潜在的故障风险，并及时采取相应的措施进行预防。这种预测方法可以帮助电力系统运维人员提前发现故障隐患，减少故障对系统运行的影响。

最后，本论文通过实验验证了所提出方法的有效性和可行性。实验结果表明，基于人工智能技术的故障诊断与预测方法在准确性和鲁棒性方面都具有明显优势，可以为电力系统的安全稳定运行提供有力支持。

总之，本论文的研究内容主要包括基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测方法的构建和实验验证。通过引入机器学习和深度学习算法，本论文提出了一种准确识别故障和预测故障的新方法，为电力系统的稳定运行和供电质量的提升提供了重要参考。