基于人工智能的电力系统故障诊断与预测
本文围绕电力系统故障诊断与预测的理论框架进行了系统研究。在深入探讨电力系统故障诊断与预测算法之前，本文先对电力系统的故障机理进行了详尽分析，从而为后续的诊断与预测工作奠定了坚实的理论基础。接着，概述了人工智能技术，包括机器学习算法原理、深度学习网络结构、支持向量机理论和神经网络的发展现状，为故障诊断与预测提供了技术支撑。在故障诊断方法研究中，本文探讨了故障特征提取与选择，构建了基于聚类分析、关联规则和集成学习的诊断算法，并评估了诊断模型的性能。在故障预测方法研究中，本文对预测方法进行了分类与比较，构建了基于时间序列分析、回归分析和混合模型的预测算法，并进行了预测结果的验证与优化。
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