请概述论文《基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测研究》的理论意义和实践意义：

该论文的理论意义主要体现在以下几个方面：

电力系统故障诊断与预测是电力系统运行和维护的重要环节，能够提高电力系统的可靠性和安全性。通过研究基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测，可以为电力系统运维人员提供更准确、及时的故障诊断和预测结果，帮助他们及时采取相应的措施，减少电力系统故障带来的影响。
人工智能技术在电力系统故障诊断与预测中具有广泛的应用前景。通过研究基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测，可以探索和应用各种人工智能算法和模型，如神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，以提高故障诊断和预测的准确性和可靠性。
该论文的研究成果可以为电力系统故障诊断与预测领域的相关研究提供参考和借鉴。通过总结和归纳基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测的研究方法和技术，可以为后续的研究提供理论基础和实践经验，推动该领域的发展。

该论文的实践意义主要表现在以下几个方面：

提高电力系统的安全性和可靠性。通过基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测，可以及时发现和诊断电力系统的故障，提前预测可能发生的故障，从而采取相应的措施进行修复和预防，减少电力系统故障对供电可靠性和用户用电质量的影响。
降低电力系统运维成本。通过基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测，可以提高故障诊断和预测的准确性和效率，减少人工巡检和维护的工作量，从而降低电力系统的运维成本。
推动人工智能技术在电力系统领域的应用和发展。通过研究基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测，可以推动人工智能技术在电力系统领域的应用和发展，促进电力系统的智能化和自动化水平的提高。