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基于深度学习的电力系统故障诊断与预测模型研究
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摘要:
电力系统作为现代社会的重要基础设施，其稳定运行对经济发展和人民生活至关重要。故障诊断与预测是保障电力系统可靠运行的关键技术，能够及时发现潜在问题并采取预防措施，从而降低故障发生的风险和影响[3]。近年来，深度学习技术因其强大的特征提取和模式识别能力，在电力系统故障诊断与预测领域得到了广泛应用。本文研究了基于深度学习的故障诊断与预测模型的构建方法，包括数据预处理、模型选择与训练等关键环节。同时，分析了在实际应用中面临的数据获取困难、模型训练成本高以及实时性要求等挑战，并提出了相应的解决策略。通过案例验证，所构建的模型在故障定位与类型判断、未来故障预估等方面表现出较高的准确性。未来，深度学习技术有望与物联网、大数据等新兴技术进一步融合，为电力系统的智能化发展提供更强大的支持[1][4]。
