摘要
摘要： 本文综合探讨了电力系统故障诊断与自愈技术的研究现状及其发展趋势。首先，对传统故障诊断方法进行了概述，包括基于特征值分析、基于模型和基于统计学习的方法，并分析了其局限性。接着，本文重点介绍了基于机器学习和数据驱动的故障诊断技术，这些新兴技术通过大数据的学习和分析，能够实现对电力系统故障的准确诊断和预测。同时，文章深入讨论了电力系统自愈技术的重要性，包括其概念、分类以及研究现状，强调了自愈技术在提高系统鲁棒性和稳定性方面的作用。自愈技术通过智能化监测、诊断和控制手段，能够在系统发生故障时实现自动恢复和修复。最后，本文探讨了故障诊断与自愈技术的结合研究，指出两者在电力系统运行管理中的相互依存关系，并强调了将两者结合使用可以实现对电力系统故障的即时识别和快速修复，从而提高系统的可靠性和稳定性。随着技术的不断发展和创新，这些技术将在电力系统中发挥更加重要的作用，为电力系统的安全、高效运行提供有力保障。
出版日期
2024年07月24日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
