基于人工智能和数据挖掘的电力系统故障分析预测研究

在电力网络持续扩展和架构日趋复杂的背景下，配电系统故障已成为影响供电质量的重要因素。构建一种创新的三重架构数据分析模型，用于实现配电网络异常状态的智能识别与预警。综合运用K-means聚类、Apriori关联规则和随机梯度下降（SGD）算法，对配电网故障数据进行深度挖掘和分析。实验证明，模型在故障分类预测方面展现出较高的准确率和良好的性能，为配电网络的可靠供电与平稳运行奠定坚实基础，有效增强系统的安全防护能力。