水电站电气装置故障运行状态自动捕捉方法研究  

作　　者：吴明祥 

机构地区：[1]福建省安溪兰田水库电站有限公司

出　　处：《电气技术与经济》2024年第6期25-27,共3页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：近年来,随着人工智能技术的迅速发展,深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性成果。本研究将深度学习引入水电站电气装置故障检测领域,研究一种基于卷积神经网络(CNN)的故障运行状态自动捕捉方法,旨在提高水电站电气装置故障检测的准确性和实时性,为水电站的智能化管理和运维提供有力支持。

关 键 词：水电站 电气装置 故障检测 卷积神经网络 人工智能 

分 类 号：TV738[水利工程—水利水电工程]