摘要
电力系统的安全性评估与风险预测是电气工程领域的关键任务。本研究利用现代机器学习技术,深入探讨了电力系统安全性的评估与风险预测问题。对比研究了多种主流机器学习算法在电力系统安全性评估中的应用效果,并筛选出最优模型。基于历年电力系统的运行数据,利用选定模型进行了精准的安全性评估与风险预测,经过严格验证,该模型的预测精度与泛化能力均达到较高水平,为电力系统的安全稳定运行提供了有力保障。不仅如此,该模型还能在第一时间预警可能出现的风险,为电力系统运维提供有益参考和决策支持。研究结果显示,机器学习在电力系统的安全性评估与风险预测方面有着极具潜力的应用前景,未来可借助更多高级别的机器智能技术,为电力系统运维、安全管理等提供更科学、更准确的决策依据。
