WCESTWater Conservancy and ElectricPower Science and Technology2995-43712995-438XArt and Design10.61369/WCEST.2025070003Article基于机器学习的电力通信网故障诊断与定位方法研究https://artdesignp.com/journal/WCEST/3/7/10.61369/WCEST.2025070003刘国忠2025372025-07-20电力通信网是智能电网安全稳定运行的重要支撑，其故障会影响电力调度、数据传输等核心业务。传统故障诊断依靠人工经验及固定规则，存在响应慢、准确率低、难以适配复杂网络拓扑等问题。本文提出基于机器学习的故障诊断与定位方案，利用数据预处理、特征工程形成故障样本库，用随机森林、LSTM 等算法构建诊断模型，融合网络拓扑信息改良定位策略，经由实验可知，可以有效地辨别链路中断、设备故障、信号干扰等常见故障，诊断准确率超 95%，定位耗时缩减 60%，给电力通信网故障的快速处置给予了新途径，对提升电网通信可靠性，缩减运维成本有着重要的操作价值。机器学习,电力通信网,故障诊断,定位方法

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