基于深度学习的电力系统故障诊断方法研究

潇云 黎(国家电投集团贵州金元股份有限公司纳雍发电总厂，中国)

摘要

随着电力系统规模扩大，运行复杂度增加，传统故障诊断方法难以满足现代电网快速准确处理故障的需求。本文研究基于深度学习的电力系统故障诊断方法，利用神经网络强大的特征学习能力，自动提取故障特征并分类识别。深度学习在处理非线性、高维度数据方面优势明显，本文据此构建了适用于电力系统故障诊断的模型框架。该方法克服了传统诊断依赖人工经验、适应性差的局限，显著提升了故障诊断的准确性与效率。研究显示，该方法为电网安全稳定运行提供新技术支撑，有重要理论与实际意义。此外，还探讨了实际应用中的挑战与改进方向，为后续研究提供参考。

关键词

深度学习；电力系统；故障诊断方法

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v3i9.32286