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基于机器学习的电力系统故障智能诊断与

预测研究

电力系统是现代社会的重要基础设施之一，其稳定运行对于保障电力供

应的持续性和可靠性至关重要。然而，由于各种外界因素和内部系统问题，

电力系统故障时有发生，给电力公司和用户带来了巨大的损失。因此，基于

机器学习的电力系统故障智能诊断与预测成为了一个备受关注的研究方向。

故障智能诊断和预测是指通过对电力系统历史数据的分析和模式识别，

利用机器学习算法来实现对故障的快速诊断和预测。这种方法不仅可以及时

发现故障，还可以预测潜在故障的发生，从而采取相应的措施进行修复和预

防。下面将从三个方面介绍基于机器学习的电力系统故障智能诊断与预测的

研究进展。

首先，数据预处理是基于机器学习的电力系统故障智能诊断与预测的重

要环节。电力系统运行时会产生大量的数据，包括电流、电压、负荷、发电

机状态等各种参数。这些数据往往具有噪声和不完整性，而且通常呈现非平

稳和非线性的特点。因此，在进行机器学习算法的训练之前，需要对数据进

行预处理，包括数据清洗、特征选择和特征提取等。数据清洗可以去除噪声

和异常值，特征选择可以选择最具代表性的特征进行建模，特征提取可以提

取更高层次的特征表示。这些预处理方法可以提高模型的准确性和可解释性。

其次，基于机器学习的故障智能诊断与预测的关键是选择合适的算法模

型。在近年来，机器学习算法取得了巨大的发展，并且在电力系统故障智能

诊断与预测方面得到了广泛的应用。例如，支持向量机（SVM）可以对电力

系统故障进行分类和预测，神经网络（NN）可以通过学习电力系统的非线

性模型来诊断故障，决策树（DT）可以构建故障的判定规则等。此外，还

有一些深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），

它们在处理电力系统数据方面具有优势。选择合适的算法模型可以提高诊断

和预测的准确性和效率。

最后，基于机器学习的故障智能诊断与预测还需要考虑实际应用场景中

的一些特殊问题。例如，电力系统故障数据通常是非平衡和非均匀分布的，

其中故障样本较少，而正常样本较多。这就需要采用合适的类别不平衡处理

方法，如过采样和欠采样等。此外，电力系统故障通常具有时间序列的特点，

需要考虑故障的演变过程和时序关联性。因此，可以结合时间序列分析方法

和机器学习算法，进行混合建模。同时，还需要考虑到实时性和可解释性的

要求，从而实现实时监测和预警。

综上所述，基于机器学习的电力系统故障智能诊断与预测是一个具有挑

战性的研究问题。通过对数据预处理、算法模型的选择和实际应用场景问题

的考虑，可以实现对电力系统故障的准确诊断和预测，为电力公司和用户提

供更稳定可靠的电力供应。未来，还可以进一步研究如何结合其他技术手段，

如物联网和大数据分析等，进一步提升电力系统故障智能诊断与预测的性能。