基于人工智能的配电网高阻接地故障识别技术探索

《基于人工智能的配电网高阻接地故障识别技术探索》是一篇深入探讨人工智能在电力系统中应用的研究论文，全文共42页。文章主要针对配电网中高阻接地故障这一复杂问题进行研究，旨在通过人工智能技术提高故障识别的准确性和效率。

配电网作为电力系统的重要组成部分，其运行状态直接影响到供电的稳定性和安全性。然而，由于高阻接地故障具有隐蔽性强、电流小、特征不明显等特点，传统的检测方法难以有效识别，容易导致故障扩大，影响电网安全运行。因此，如何高效、准确地识别高阻接地故障成为电力系统研究的热点问题。

本文首先介绍了配电网的基本结构和高阻接地故障的形成机制，分析了传统故障识别方法的局限性。随后，文章详细阐述了人工智能技术在故障识别中的应用，包括神经网络、支持向量机、深度学习等算法，并结合实际案例对这些方法进行了验证和比较。

研究结果表明，基于人工智能的高阻接地故障识别方法能够显著提升故障识别的准确率和响应速度，为配电网的安全运行提供了有力的技术支持。此外，文章还探讨了人工智能技术在实际应用中可能遇到的问题，如数据质量、模型泛化能力等，并提出了相应的解决方案。

该论文不仅为电力系统的故障检测提供了新的思路和方法，也为人工智能在电力领域的进一步应用奠定了理论基础。对于从事电力系统研究和工程实践的专业人员来说，这是一份极具参考价值的资料。