请对论文《基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测》的51 实验设置和数据集介绍进行写作保证其内容合理性不要乱写：

5.1 实验设置和数据集介绍

本章节将介绍论文中使用的实验设置和数据集，以确保研究的合理性和可靠性。

5.1.1 实验设置

在本研究中，我们采用了一种基于人工智能技术的电力系统故障诊断与预测方法。为了验证该方法的有效性，我们进行了一系列的实验。

首先，我们选择了一个真实的电力系统作为研究对象。该电力系统包含了多个节点和线路，模拟了真实电力系统的拓扑结构。我们使用了MATLAB软件来构建和模拟该电力系统，并编写了相应的代码来实现故障诊断和预测算法。

其次，我们收集了大量的电力系统运行数据作为实验数据。这些数据包括了电力系统的各种参数，如电压、电流、功率等。我们通过在电力系统中安装传感器来获取这些数据，并使用数据采集系统将其存储在数据库中。为了保证数据的真实性和准确性，我们对传感器进行了校准，并定期检查和维护传感器的工作状态。

最后，我们设计了一系列的实验来验证我们所提出的故障诊断和预测方法的性能。这些实验包括了不同类型的故障情况，如短路、过载等，以及不同的故障位置和故障严重程度。我们还对比了我们的方法与传统的故障诊断和预测方法，以评估其性能和效果。

5.1.2 数据集介绍

为了进行实验，我们构建了一个包含多个故障样本的数据集。这些故障样本包括了不同类型的故障情况，如短路、过载等，以及不同的故障位置和故障严重程度。

我们使用了电力系统模拟软件来生成这些故障样本。首先，我们设置了故障类型、位置和严重程度等参数。然后，我们运行电力系统模拟软件，模拟了这些故障情况，并记录了相应的电力系统运行数据。这些数据包括了电压、电流、功率等参数，以及故障发生的时间和持续时间等信息。

为了保证数据的多样性和代表性，我们生成了大量的故障样本，并进行了数据清洗和预处理。我们排除了异常数据和噪声数据，并对数据进行了归一化处理，以确保数据的可比性和一致性。

在实验中，我们将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练和优化我们的故障诊断和预测模型，而测试集用于评估模型的性能和效果。我们采用了交叉验证的方法来确保实验结果的可靠性和稳定性。

总之，我们的实验设置和数据集选择充分考虑了研究的合理性和可靠性。通过使用真实的电力系统和大量的故障样本数据，我们可以充分验证我们所提出的故障诊断和预测方法的有效性和可行性。