超高壓電網(wǎng)故障波形智能識別與分析技術(shù)運(yùn)用

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摘 要：本文聚焦于超高壓電網(wǎng)故障波形的智能識別與分析，旨在采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升故障診斷的效率和準(zhǔn)確性，為電網(wǎng)智能化提供理論支持。本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）進(jìn)行故障波形的特征提取與分類，并利用數(shù)據(jù)預(yù)處理，例如去噪、歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)來優(yōu)化模型輸入。模型訓(xùn)練使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），并結(jié)合多種優(yōu)化策略以提高性能。（剩余4512字）