基于人工智能的高压试验数据分析与故障预测方法

随着高压设备在电力、能源等行业中的广泛应用，如何提高高压设备的故障诊断与预测准确度，保障设备安全运行，成为亟待解决的问题。传统的高压试验数据分析方法依赖于人工经验和规则，往往面临着高维度、非线性数据处理的挑战。为此，提出一种基于人工智能的高压试验数据分析与故障预测方法，通过特征提取和优化，提升数据质量。提出一种结合人工智能技术的故障预测模型，通过提取高压试验数据中的异常特征，进行故障信息统计，并采用多种人工智能算法对故障进行精确预测。实验结果表明，人工智能方法能够有效识别潜在故障，并提供较高的预测准确率和较短的检测时间，具有较高的应用价值和广阔的前景。