Volume 1,Issue 10
Fall 2024
基于人工智能的电力系统故障诊断与快速恢复方法
随着电力系统规模的扩大与复杂化,传统故障诊断与恢复方法面临响应速度慢、精度不足等挑战。本文聚焦人工智能技术在电力系统故障诊断与快速恢复中的应用,梳理机器学习、深度学习等核心算法及其适应性,分析数据驱动的故障诊断流程与恢复策略。分析认为,基于人工智能的方法能够缩短故障响应时间,增强系统自愈能力,推动智能电网的进一步发展。
[1]方勇,宋涛,郭子强,等.基于机器学习的可再生能源电力系统检修计划优化[J].电气传动,2024,54(11):56-65.
[2]费延波,李贵林.基于改进机器学习的电力系统运行状态预测研究[J].自动化应用,2024,65(15):250-252.
[3]马超,刘祥振.电力系统中基于深度学习的故障检测与定位方法研究[J].电气技术与经济,2024,(09):84-86.
[4]吴越,吕菁.基于深度学习的电力系统故障诊断与预测模型优化分析[J].电子技术,2024,53(07):226-227.
[5]冯斌,胡轶婕,黄刚,等.基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述[J].电力系统自动化,2023,47(17):187-199.
[6]邹宇.基于智能技术的电力系统故障诊断与恢复机制分析[J].集成电路应用,2024,41(07):140-141.
[7]许剑桥,陈小琼.人工智能在电力系统智能控制中的应用综述[J].科技与创新,2024,(13):45-50.
[8]姜俊秋,车德敏.基于人工智能的电力系统故障检测与自动修复方法研究[J].电气技术与经济,2024,(03):22-24.
[9]和敬涵,罗国敏,程梦晓,等.新一代人工智能在电力系统故障分析及定位中的研究综述[J].中国电机工程学报,2020,40(17):5506-5516.
[10]杨子腾,王立志,张亮,等.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究[J].科学技术创新,2021,(30):12-14.