摘要
摘要：本文针对电力设备故障诊断与预测维护问题,提出基于人工智能技术的新型解决方案。本文阐述了电力设备故障诊断与预测维护的重要性及现有研究存在的局限性。然后,深入探讨了人工智能在该领域的应用前景,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术。接着,本文设计了一个基于人工智能的电力设备故障诊断与预测维护系统框架,包括数据采集、故障特征提取、故障模式识别和预测维护决策等模块。最后,通过实际电力设备案例验证了该系统的可行性和有效性。研究结果表明,该人工智能解决方案能够大幅提升电力设备故障诊断的准确性和预测维护的效率。
出版日期
2024年06月19日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
