基于AI的电力实验故障预警模型构建

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【摘 要】文章聚焦电力实验故障预警的核心需求，针对传统预警模式响应滞后、误报漏报率高的痛点，首先系统剖析电气类、机械类、环境诱发类三类故障的表现特征与诱发因素，再构建基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的全流程预警模型。模型通过数据采集校验、质量治理与标准化预处理、特征筛选优化、模型选型训练及部署验证的完整流程，融合卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）局部时空特征提取与长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）时序依赖捕捉优势，实现了故障的精准识别与毫秒级预警。（剩余5519字）