摘要
电力系统故障自动处理技术是保证电力系统稳定运行的关键措施。文章分析了电力系统自动化故障诊断技术的发展现状,指出了现有技术在准确性、实时性和适应性等方面的不足。讨论了基于大数据和人工智能的新故障排除技术,包括用于缺陷特征提取和模式识别的机器学习和深度学习技术。这些方法对提高诊断准确性和效率的显着效果已在许多实际例子中得到证明。强调多源数据集成和先进算法的重要性,讨论了电力系统自动化故障诊断技术的未来发展方向。本文旨在为相关领域的研究和应用提供参考。 技术的未来发展方向。本文旨在为相关领域的研究和应用提供参考。
