基于机器学习算法的发电设备故障诊断与预测研究

文章针对发电设备故障诊断和预测问题,提出了一种基于机器学习算法的方法。通过采集发电设备的运行数据,使用特征提取和特征选择技术得到有效特征,然后利用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等多个机器学习模型进行分类和预测。实验结果表明,文章所提出的方法能够有效地识别发电设备的故障类型,并进行精准的故障预测,具有较高的可靠性和实用性。