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东北大学本科生毕业设计(论文)格式要求

一、论文基本信息

(1)论文题目：基于大数据分析的智能电网故障诊断研究

(2)学生姓名：张三

(3)学号：123456789

(4)指导教师：李四教授

(5)学院：信息科学与工程学院

(6)专业：计算机科学与技术

(7)毕业设计（论文）类型：毕业论文

(8)毕业设计（论文）完成时间：2023年5月

(9)毕业设计（论文）字数：约15万字

(10)毕业设计（论文）研究背景：随着我国经济的快速发展，电力需求不断增长，智能电网作为能源互联网的重要组成部分，其稳定运行对国民经济和社会生活具有重要意义。然而，智能电网在运行过程中可能会出现各种故障，影响电网的可靠性和安全性。据统计，我国智能电网故障发生频率逐年上升，每年因故障导致的直接经济损失高达数十亿元。因此，研究智能电网故障诊断技术对于提高电网运行效率和降低故障损失具有重要意义。

(11)研究目的：本论文旨在通过对大数据分析技术的深入研究，提出一种基于大数据分析的智能电网故障诊断方法，以实现对智能电网故障的快速、准确诊断。通过对大量历史故障数据的挖掘和分析，建立故障诊断模型，提高故障诊断的准确率和效率。

(12)研究方法：本论文采用以下研究方法：

(1)文献综述：对国内外智能电网故障诊断技术的研究现状进行综述，分析现有技术的优缺点，为后续研究提供理论基础。

(2)数据采集与处理：通过采集智能电网运行数据，对数据进行清洗、预处理，为后续分析提供高质量的数据支持。

(3)模型构建与优化：采用机器学习、深度学习等算法，构建智能电网故障诊断模型，并进行模型优化，提高诊断准确率。

(4)实验与分析：通过模拟实验，验证所提出故障诊断方法的性能，分析模型的适用性和可靠性。

(5)结果与讨论：对实验结果进行分析，讨论模型在实际应用中的优势和不足，为后续研究提供参考。

二、摘要

(1)随着我国智能电网的快速发展，其安全稳定运行对于保障国家能源安全和促进社会经济发展具有重要意义。然而，智能电网在运行过程中，由于各种内外部因素的影响，故障的发生频率逐年上升，给电网的可靠性和安全性带来了严重威胁。据统计，我国智能电网故障发生频率已从2010年的每年约5000起上升到2020年的每年约8000起，直接经济损失超过100亿元。为了提高智能电网的故障诊断能力，本研究提出了一种基于大数据分析的智能电网故障诊断方法。该方法利用大数据技术对海量历史故障数据进行挖掘和分析，通过深度学习算法构建故障诊断模型，实现了对智能电网故障的快速、准确诊断。

(2)本研究首先对智能电网故障诊断技术进行了深入分析，总结了现有方法的优缺点。在此基础上，针对现有方法在故障特征提取、故障分类等方面存在的不足，本研究提出了一种基于深度学习的故障特征提取方法。该方法通过构建卷积神经网络（CNN）对原始数据进行特征提取，能够有效提取故障特征，提高故障诊断的准确率。同时，为了进一步提高诊断性能，本研究还引入了长短期记忆网络（LSTM）对故障序列数据进行处理，有效捕捉故障发展趋势，增强了故障诊断的鲁棒性。

(3)在实际应用中，本研究选取了某大型电力公司的智能电网运行数据作为实验数据，对所提出的故障诊断方法进行了验证。实验结果表明，与传统故障诊断方法相比，基于大数据分析的智能电网故障诊断方法在故障诊断准确率、故障定位精度和故障诊断速度等方面均具有显著优势。具体来说，该方法在故障诊断准确率方面提高了约10%，故障定位精度提高了约15%，故障诊断速度提高了约30%。此外，该方法在实际应用中具有较好的通用性和可扩展性，能够适应不同类型智能电网的故障诊断需求。因此，本研究提出的基于大数据分析的智能电网故障诊断方法具有较高的实用价值和推广前景。

三、关键词

(1)智能电网、故障诊断、大数据分析、深度学习、故障特征提取、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）、故障定位精度、诊断准确率、故障发展趋势

(2)本研究中，智能电网作为能源互联网的重要组成部分，其安全稳定运行对于保障国家能源安全和促进社会经济发展具有重要意义。故障诊断作为智能电网运行管理的关键技术，旨在通过对故障信息的快速、准确识别，实现对电网的实时监控和有效维护。大数据分析技术作为一种新兴的数据处理方法，在智能电网故障诊断领域具有广泛的应用前景。深度学习作为一种强大的机器学习算法，能够有效提取故障特征，提高故障诊断的准确率和效率。

(3)本研究针对智能电网故障诊断的难点和挑战，提出了基于大数据分析的故障诊断方法。该方法结合了深度学习、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等技术，实现了对故障特征的全面提取和故障发展趋势的捕捉。实验结果表明，该方法在故障诊断准确率、故障定位精度和故障诊断速度等方面均具有显著优势