基于深度学习的电力维护异常检测与诊断方法的研究

本文提出了一种基于改进长短时记忆网络的,电力维护异常检测与诊断方法,解决传统方法在处理复杂电力系统数据时面临的挑战。通过引入残差网络结构优化LSTM模型,提高了模型对电力系统异常状态的检测精度和效率。实验结果表明,该方法在准确率、召回率、精确率和F1分数等指标上均优于传统贝叶斯分类器和基础LSTM模型。本研究的成功,展示了深度学习技术在电力系统维护中的应用潜力,为提高电力系统的稳定性和安全性提供了新的技术路径。