超高压电网故障波形智能识别与分析技术运用  

作　　者：毛忻聆 侯逸隽 

机构地区：[1]国网上海市电力公司超高压分公司,上海200063

出　　处：《中国新技术新产品》2025年第6期32-34,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：本文聚焦于超高压电网故障波形的智能识别与分析,旨在采用深度学习技术提升故障诊断的效率和准确性,为电网智能化提供理论支持。本文采用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)进行故障波形的特征提取与分类,并利用数据预处理,例如去噪、归一化和数据增强来优化模型输入。模型训练使用循环神经网络(RNN),并结合多种优化策略以提高性能。实际测试显示,该技术在故障识别准确率和定位精度方面表现出色,平均准确率为95.5%。该智能识别技术准确性高、实用,为电网的稳定运行提供了保障,未来研究将进一步优化模型,以提高诊断的实时性和精确度。

关 键 词：超高压电网 故障波形 智能识别 深度学习 

分 类 号：TM723[电气工程—电力系统及自动化]