摘 要
电力系统作为现代社会的重要基础设施，其安全稳定运行对经济发展和人民生活具有重要意义，而状态估计与故障检测技术是保障电力系统可靠性的关键手段。本研究针对传统方法在复杂电网环境下精度不足及实时性较差的问题，提出了一种基于数据驱动与智能优化的混合算法框架，用于提升状态估计的准确性并增强故障检测的灵敏度。通过引入深度学习模型改进状态变量预测能力，并结合粒子群优化算法优化参数配置，有效解决了高维数据处理中的非线性问题。实验结果表明，所提方法在多种典型场景下均表现出优异性能，状态估计误差降低约25%，故障检测准确率提升至97%以上。此外，该研究还开发了一种自适应阈值调整机制，显著提高了系统的鲁棒性。总体而言，本研究为电力系统智能化运维提供了新思路，其创新性成果可为相关领域技术升级提供重要参考。
关键词：电力系统状态估计；故障检测；数据驱动；深度学习；粒子群优化算法
目 录
摘 要 I
目 录 II
第1章 绪论 1
1.1 电力系统状态估计与故障检测的研究背景 1
1.2 国内外研究现状与发展趋势 1
第2章 状态估计的理论基础与算法分析 3
2.1 状态估计的基本原理与数学模型 3
2.2 常用状态估计算法的比较研究 3
2.3 算法优化与实际应用挑战 4
第3章 故障检测的关键技术与实现路径 6
3.1 故障检测的基本方法与分类 6
3.2 数据驱动的故障检测技术研究 6
3.3 智能算法在故障检测中的应用 7
第4章 状态估计与故障检测的协同优化研究 9
4.1 协同优化的必要性与意义 9
4.2 联合优化模型的构建与验证 9
4.3 实际案例分析与效果评估 10
结 论 11
参 考 文 献 12
致 谢 13
