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电网故障诊断方法及其系统架构研究的中期报告
本中期报告主要介绍了电网故障诊断方法及其系统架构研究的进展情况和计划安排。
一、研究进展情况
1.针对电网故障诊断问题，进行了相关文献的综述和分析，总结出了目前常用的故障诊断方法和技术，确定了本研究的重点和创新点。
2.提出了一种基于深度学习和大数据分析的电网故障诊断方法，即使用卷积神经网络（CNN）对电网数据进行特征提取和分类，利用机器学习算法进行故障判断和定位，并结合电网拓扑结构对故障类型进行分类和分析。
3.针对电网数据获取和处理问题，建立了一套基于物联网（IoT）和云计算的数据采集和处理系统，包括传感器网络、数据传输和存储、数据清洗和预处理等模块，能够实现对电网数据的实时监测和分析。
4.提出了一种辅助决策的推荐系统，即根据故障诊断结果和历史数据，对故障处理方案进行评估和优化，建议最优化方案和决策支持。
二、研究计划安排
1.完善和优化电网故障诊断方法和系统架构，加强模型优化和算法验证，提高诊断准确率和鲁棒性。
2.扩展数据采集和处理系统的功能和性能，增加实时监测和分析模块，优化数据质量和处理效率。
3.优化推荐系统的算法和决策支持功能，加强系统的可用性和可扩展性，提高决策效果和准确率。
4.进行实验验证和案例应用，对提出的方法和系统进行评估和优化，验证其在实际电网应用中的可行性和效果。
本研究的成果将对电网故障诊断和维护等领域具有重要的应用和推广价值，提高电力系统的运行效率和安全性，促进智能电网的建设和发展。