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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。（剩余4512字）
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超高压电网故障波形智能识别与分析技术运用
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