作者
王大鹏,高红光,樊文涛,雷 强,詹明浩
文章摘要
电力运维发展过程中，故障诊断的精确程度和响应时效有着举足轻重的地位，人工智能技术的融入，为故障诊断开辟出全新路径，诸如机器学习、深度学习之类的算法，能够对电力设备运行数据开展高效剖析，探寻潜在故障特征，凭借大数据技术汇聚多元数据，搭建故障诊断模型，达成故障的精确判别与定位，与传统手段相比，人工智能技术在故障诊断方面呈现出更优效率与精准度，可以切实削减运维成本，增强电力系统的可靠程度与稳定性能。
文章关键词
电力运维；人工智能技术；故障诊断；机器学习；电力系统
参考文献
[1] 王德文,肖磊,黄莉.基于智能电表数据的配电变压器状态评估方法[J].电力系统自动化,2016,40(1):102-107.
[2] 孙才新,周湶,刘理峰.电力设备状态监测与故障诊断技术现状及前景[J].中国电力,2003,36(2):1-7.
[3] 赵文清,严海,周震东.基于改进卷积神经网络的变压器故障诊断[J].电力系统保护与控制,2018,46(6):1-7.
[4] 杨淑英,张兴,曹仁贤.基于深度学习的光伏电站故障诊断方法[J].太阳能学报,2019,40(10):2915-2922.
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