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基于人工智能的高压电气设备自动化故障诊断方法

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摘要为了提高高压电气设备的故障诊断效率与准确性,本文提出了一种基于人工智能的自动化故障诊断方法。该方法结合了数据预处理、特征提取和故障分类三个关键步骤,使用卷积稀疏编码进行无监督特征学习,并采用极限学习机实现故障分类。实验结果表明,该方法能够有效识别四种典型的高压电气设备故障,具有较高的准确率和较快的诊断速度,为智能电网的建设和维护提供了技术支持。

作者兰日发张晓宇

机构地区北京京能电力股份有限公司综合能源分公司

出处《电气技术与经济》 2025年第8期375-377,共3页 Electrical Equipment and Economy

关键词高压电气设备故障诊断人工智能卷积稀疏编码极限学习机

分类号 TM507 [电气工程—电器]

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