基于深度学习的电力设备故障诊断方法研究
Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v7i3.12257
Abstract
电力设备故障诊断是保障电力系统稳定运行的重要环节。随着深度学习技术的快速发展，将深度学习应用于电力设备故障诊断领域显示出巨大潜力，通过采集电力设备运行数据，利用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型对设备状态进行实时监测和故障预警。研究表明深度学习模型能够有效提取电力设备运行特征，准确识别设备异常状态，相比传统诊断方法具有更高的准确率和鲁棒性，基于深度学习的故障诊断方法克服了传统方法对专家经验依赖性强的缺点，可实现电力设备故障的智能诊断和预测性维护，为电力系统的智能化运维提供有力支撑。
Keywords
深度学习；故障诊断；特征提取；预测性维护
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