水电站电气装置故障运行状态自动捕捉方法研究

近几年,随着人工智能的快速发展,基于深度学习的图像识别和自然语言处理等研究取得了重要进展。项目拟将深度学习技术应用到水电设备的故障诊断中,研究一种利用卷积神经网络(CNN)进行故障诊断的新思路,以提升水电站用电设备的精度与实时性,为实现水电设备的智能管理与运营提供技术支撑。希望通过本文的分析可以为广大相关行业工作者提供借鉴。