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1.1 研究背景和意义

在现代社会中，电力系统作为基础设施之一，对于经济发展和社会稳定起着至关重要的作用。然而，由于电力系统的复杂性和高度互联性，故障的发生是难以避免的。电力系统故障不仅会导致供电中断和设备损坏，还可能引发火灾、事故甚至影响国家安全。因此，对电力系统故障的及时诊断和预测具有重要的意义。

传统的电力系统故障诊断和预测方法主要依赖于专家经验和规则，这些方法存在着诊断准确性低、工作效率低、依赖人工等问题。随着人工智能技术的快速发展，特别是机器学习和深度学习的兴起，为电力系统故障诊断和预测提供了新的解决方案。

基于人工智能技术的电力系统故障诊断和预测研究旨在利用大数据分析和机器学习算法，通过对电力系统的各种数据进行处理和分析，建立起准确的故障诊断和预测模型。这些模型可以自动学习和提取数据中的特征，发现潜在的故障模式和规律，从而实现对电力系统故障的准确诊断和提前预警。

通过研究基于人工智能技术的电力系统故障诊断和预测，可以实现以下目标：

提高电力系统故障诊断的准确性：基于人工智能技术的方法可以自动学习和提取数据中的特征，相比传统方法更能准确地识别故障模式和规律，从而提高故障诊断的准确性。
实现电力系统故障的及时预警：基于人工智能技术的模型可以实时监测电力系统的运行状态，并根据数据的变化进行预测，及时发现潜在的故障风险，提前采取相应的措施，避免故障的发生。
提高电力系统的可靠性和安全性：通过准确的故障诊断和预测，可以及时修复或更换故障设备，避免故障扩大和连锁反应，提高电力系统的可靠性和安全性。
降低电力系统运维成本：基于人工智能技术的故障诊断和预测方法可以实现自动化和智能化，减少人工干预，降低运维成本。

综上所述，基于人工智能技术的电力系统故障诊断和预测研究具有重要的背景和意义。通过引入人工智能技术，可以提高电力系统故障诊断和预测的准确性和效率，进一步提升电力系统的可靠性和安全性，为社会经济发展提供可靠的电力供应保障。