基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测研究

摘要

电力系统作为现代社会关键基础设施，其安全稳定运行对社会经济发展至关重要。电力系统故障不可避免，及时准确的故障诊断与预测对保障电力系统稳定运行具有重要意义。

传统电力系统故障诊断与预测方法主要依赖统计学和数学模型，但面对大规模复杂的电力系统数据，这些方法存在局限性。因此，人工智能技术为解决这一问题提供了新的思路。

本文首先回顾了电力系统故障诊断与预测的研究现状，分析了传统方法的局限性，并引出人工智能技术在该领域的应用前景。

其次，本文详细介绍了机器学习、深度学习、神经网络等人工智能技术在电力系统故障诊断与预测中的应用。这些技术能够自动学习和提取电力系统数据中的特征，并建立模型实现故障的诊断和预测。本文阐述了这些技术的原理，并结合应用案例分析其优势和挑战。

在此基础上，本文设计了一种基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测框架。该框架涵盖数据采集、特征提取、模型训练以及故障诊断与预测等步骤。实验结果表明，该框架在故障诊断和预测方面具有有效性和可行性。

最后，本文总结了研究成果，并展望了未来的研究方向，包括优化人工智能模型、融合多源数据以及开发在线故障诊断与预测系统等。

本研究为提高电力系统可靠性和安全性提供了新的思路和方法，对电力系统故障诊断与预测领域的研究具有重要意义。