摘要
摘要:本研究致力于探索基于深度学习的电力系统故障诊断技术，旨在提升故障检测的准确性和效率。通过深入分析电力系统的时序数据处理、特征提取技术、深度学习模型及其架构，本文系统地介绍了数据预处理、特征提取、模型训练与优化等关键技术的应用。研究重点涉及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）等深度学习模型在电力系统故障诊断中的实际应用。进一步，本文探讨了电力系统故障诊断面临的主要挑战，包括数据质量、模型泛化能力及实时诊断需求，并提出相应的解决策略，如利用高级特征学习技术、集成学习和模型融合等手段提高诊断准确性和鲁棒性。本研究的成果对于指导实际电力系统故障诊断工作具有重要的理论和实践价值。
出版日期
2024年05月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
