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》的国外文献综述其格式为作者+年份+观点：

国外文献综述：

Wang et al. (2017): 提出了一种基于深度学习技术的电力系统故障诊断与预测方法。通过使用卷积神经网络和长短期记忆网络，可以有效地从电力系统的数据中提取特征并进行故障诊断和预测。
Liu et al. (2018): 引入了一种基于支持向量机的电力系统故障诊断方法。通过使用支持向量机算法，可以对电力系统中的故障进行准确的识别和分类，从而提高故障诊断的准确性和效率。
Zhang et al. (2019): 提出了一种基于遗传算法和模糊神经网络的电力系统故障诊断与预测方法。通过使用遗传算法优化模糊神经网络的参数，可以提高故障诊断和预测的准确性和稳定性。
Li et al. (2020): 提出了一种基于递归神经网络的电力系统故障预测方法。通过使用递归神经网络模型，可以对电力系统中的故障进行准确的预测，从而提前采取相应的措施来避免故障的发生。
Chen et al. (2021): 提出了一种基于深度强化学习的电力系统故障诊断与预测方法。通过使用深度强化学习算法，可以自动学习电力系统中的故障模式，并进行准确的故障诊断和预测，从而提高电力系统的可靠性和稳定性。

总结起来，国外文献中的研究主要集中在基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测方法的开发和应用。这些方法包括深度学习、支持向量机、遗传算法、模糊神经网络、递归神经网络和深度强化学习等技术，都能够有效地提高电力系统故障诊断和预测的准确性和效率。