电力系统 ei期刊,基于人工智能的电力系统故障诊断与预测研究

基于人工智能的电力系统故障诊断与预测研究

随着电力系统的日益复杂化和智能化，电力系统的稳定运行和安全保障成为了一个重要课题。本文主要探讨了基于人工智能的电力系统故障诊断与预测技术，旨在提高电力系统的可靠性和经济性。

电力系统作为国家能源供应的重要基础设施，其稳定运行对国民经济和社会发展具有重要意义。电力系统在运行过程中可能会出现各种故障，如设备故障、线路故障等，这些故障不仅会影响电力系统的正常运行，甚至可能引发安全事故。因此，对电力系统进行故障诊断与预测，及时发现并处理故障，对于保障电力系统的安全稳定运行至关重要。

二、人工智能在电力系统故障诊断中的应用

1. 支持向量机（SVM）

支持向量机是一种有效的分类方法，在电力系统故障诊断中，可以通过对历史故障数据进行训练，建立故障分类模型，从而实现对故障的快速识别。

2. 人工神经网络（ANN）

人工神经网络具有强大的非线性映射能力，可以用于电力系统故障特征提取和故障分类。通过训练神经网络，可以实现对复杂故障的准确诊断。

3. 集成学习

集成学习是一种将多个弱学习器组合成强学习器的技术，可以提高故障诊断的准确性和鲁棒性。在电力系统故障诊断中，可以采用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等，提高故障诊断的准确性。

三、人工智能在电力系统故障预测中的应用

1. 时间序列分析

时间序列分析是一种常用的预测方法，通过分析电力系统运行数据的时间序列特征，可以预测未来一段时间内的电力系统运行状态。

2. 深度学习

深度学习是一种具有强大非线性映射能力的人工智能技术，可以用于电力系统故障预测。通过训练深度学习模型，可以实现对电力系统故障的早期预警。

3. 强化学习

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法，可以用于电力系统故障预测。通过强化学习，可以实现对电力系统运行状态的实时调整，提高电力系统的可靠性。

四、结论