西安能源集团电力系统故障诊断与预测研究：基于人工智能技术

基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测研究——以西安能源集团为例

本人所学专业为电气工程及其自动化，目前就职于西安能源集团。在工作中，我深刻体会到电力系统稳定运行的重要性，以及及时准确地诊断和预测故障对于保障安全和提高效率的必要性。近年来，人工智能技术快速发展，为电力系统故障诊断与预测提供了新的思路和方法。

本论文将以西安能源集团为研究对象，结合工作经验，探讨基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测方法。具体研究内容包括：

1. 电力系统故障诊断与预测现状分析：分析传统电力系统故障诊断与预测方法的优缺点，以及人工智能技术在电力系统应用的优势和挑战。
2. 基于人工智能的故障诊断模型构建：选择合适的机器学习算法，利用历史故障数据构建电力系统故障诊断模型，并进行模型评估和优化。
3. 基于人工智能的故障预测方法研究：研究基于人工智能的故障预测方法，包括数据预处理、特征提取、模型训练和预测等环节。
4. 案例分析：以西安能源集团实际电力系统运行数据为例，验证所构建模型的有效性，并分析人工智能技术在实际应用中的优势和局限性。

通过本研究，期望能够为西安能源集团以及其他电力企业提供基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测解决方案，提升电力系统安全性和可靠性，降低运营成本，提高经济效益。