摘 要
随着能源结构转型和电力系统复杂性的提升，智能电网作为现代电力系统的重要组成部分，其运行可靠性与安全性受到广泛关注。本文以大数据技术为支撑，针对智能电网故障诊断与自愈能力展开深入研究，旨在通过数据驱动方法提升电网的智能化水平。研究首先分析了智能电网中多源异构数据的特点及其在故障诊断中的潜在价值，并提出了一种基于深度学习的故障特征提取与分类模型，该模型能够有效识别复杂电网环境下的多种故障类型。同时，结合强化学习算法设计了一套自愈控制策略，实现了故障定位、隔离及恢复的自动化处理。实验结果表明，所提方法在故障诊断准确率和自愈效率方面较传统方法有显著提升，特别是在大规模分布式电源接入场景下表现出更强的适应性。
关键词:智能电网；故障诊断；自愈控制
目 录
引言 1
1 智能电网故障诊断基础研究 1
1.1 智能电网故障类型分析 2
1.2 故障诊断技术现状综述 2
1.3 大数据在故障诊断中的作用 3
1.4 故障诊断的关键挑战 3
2 基于大数据的故障诊断方法研究 4
2.1 数据采集与预处理技术 4
2.2 机器学习算法在诊断中的应用 4
2.3 数据驱动的故障模式识别 5
2.4 实时故障诊断系统设计 5
2.5 方法有效性验证案例 5
3 智能电网自愈技术原理研究 6
3.1 自愈技术的核心机制 6
3.2 自愈系统的架构设计 6
3.3 故障隔离与快速恢复策略 7
3.4 自愈能力评估指标体系 7
3.5 自愈技术的局限性分析 8
4 基于大数据的自愈技术实现研究 8
4.1 大数据分析支持下的自愈决策 8
4.2 自愈过程中的优化算法研究 9
4.3 自愈系统的动态仿真测试 9
4.4 实际电网环境中的应用实践 10
4.5 技术改进方向探讨 10
结论 12
参考文献 13
致 谢 14
随着能源结构转型和电力系统复杂性的提升，智能电网作为现代电力系统的重要组成部分，其运行可靠性与安全性受到广泛关注。本文以大数据技术为支撑，针对智能电网故障诊断与自愈能力展开深入研究，旨在通过数据驱动方法提升电网的智能化水平。研究首先分析了智能电网中多源异构数据的特点及其在故障诊断中的潜在价值，并提出了一种基于深度学习的故障特征提取与分类模型，该模型能够有效识别复杂电网环境下的多种故障类型。同时，结合强化学习算法设计了一套自愈控制策略，实现了故障定位、隔离及恢复的自动化处理。实验结果表明，所提方法在故障诊断准确率和自愈效率方面较传统方法有显著提升，特别是在大规模分布式电源接入场景下表现出更强的适应性。
关键词:智能电网；故障诊断；自愈控制
目 录
引言 1
1 智能电网故障诊断基础研究 1
1.1 智能电网故障类型分析 2
1.2 故障诊断技术现状综述 2
1.3 大数据在故障诊断中的作用 3
1.4 故障诊断的关键挑战 3
2 基于大数据的故障诊断方法研究 4
2.1 数据采集与预处理技术 4
2.2 机器学习算法在诊断中的应用 4
2.3 数据驱动的故障模式识别 5
2.4 实时故障诊断系统设计 5
2.5 方法有效性验证案例 5
3 智能电网自愈技术原理研究 6
3.1 自愈技术的核心机制 6
3.2 自愈系统的架构设计 6
3.3 故障隔离与快速恢复策略 7
3.4 自愈能力评估指标体系 7
3.5 自愈技术的局限性分析 8
4 基于大数据的自愈技术实现研究 8
4.1 大数据分析支持下的自愈决策 8
4.2 自愈过程中的优化算法研究 9
4.3 自愈系统的动态仿真测试 9
4.4 实际电网环境中的应用实践 10
4.5 技术改进方向探讨 10
结论 12
参考文献 13
致 谢 14
