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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">WCEST</journal-id><journal-title-group><journal-title>Water Conservancy and ElectricPower Science and Technology</journal-title></journal-title-group><issn>2995-4371</issn><eissn>2995-438X</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/WCEST.10060</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>电力系统故障诊断与恢复策略研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/WCEST/2/4/10.61369/WCEST.10060</url><author>周琳爽,戚亚晖,皇甫敏亭,曹程洋</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue>4</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-04-20</published-time></date></history><abstract>电力系统故障往往事发突然，如果不及时处理可能会引发一系列严重的系统、设备故障。为应对此类问题，电力行业不断探索和发展新的技术和方法来提高故障诊断的速度和准确性，以及优化故障后的快速恢复机制。本文主要探讨基于继电保护动作信息、故障录波器分析及人工智能与机器学习技术的电力系统故障诊断方法，并深入分析快速隔离与局部恢复策略的应用效果。通过结合实际案例和技术细节的分析来为电力系统的故障检测和恢复提供支持，促进电力系统的智能化管理和维护。</abstract><keywords>电力系统,故障诊断,继电保护动作信息,故障录波器</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 罗卿．基于多源信息融合的电力系统快速故障诊断方法研究［J］．微型电脑应用，2023,39(10):161-163+180.[2] 徐婷婷．电力系统继电保护隐藏故障诊断方法与系统重构研究［J］．电气技术与经济，2023,(08):32-34.[3] 张友．电力系统及其自动化中变压器故障诊断研究［J］．模具制造，2023,23(10):166-168.[4] 高陆军，陈洁，王新雷，等．基于多任务学习的新型电力系统故障诊断方法［J］．现代电子技术，2023,46(15):155-160.[5] 焦炜贤．电力系统设备状态监测与故障诊断技术分析［J］．集成电路应用，2023,40(05):112-113.[6] 张平，王鹏展，龚宁，等．基于窥孔结构LSTM 的电力系统跳闸故障诊断［J］．南京信息工程大学学报（自然科学版），2023,15(06):712-722.[7]汪琳．电力系统中6 kV 变压器短路故障诊断与维修［J］．设备管理与维修，2022,(20):149-150.[8] 白宇，王云飞，刘艳茹，等．基于容错机制的电力系统故障诊断方法研究［J］．电工技术，2022,(20):204-207.[9] 秦译为，张蓬鹤，宋如楠，等．新型电力系统下电弧故障诊断技术及发展趋势［J］．电测与仪表，2024,61(02):1-9.[10] 帕力旦&amp;middot;乌休尔．电力系统电气设备的故障诊断与检修对策［J］．中国高新科技，2022,(16):23-25.[11] 代家罗，胡海浪．超声波技术在电力系统故障诊断中的应用［J］．光源与照明，2022,(07):186-188.[12] 朱赖红，王娟．基于神经网络的船舶电力系统故障诊断方法［J］．舰船科学技术，2022,44(11):132-135.[13]杨湛鸿．人工智能在电力系统故障诊断中的应用［C］//中国电力设备管理协会．中国电力设备管理协会第二届第一次会员代表大会论文集（2）.广东电网有限责任公司湛江供电局，2022:5.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
