朱振涛

随着供配电系统的复杂性和规模不断增加，传统的故障诊断方法逐渐显现出局限性。基于大数据的供配电系统故障诊断技术作为一种新兴的解决方案，通过集成和分析来自各类传感器、监测设备和历史数据的信息，能够在故障发生前进行预测和预警。该技术利用机器学习算法和数据挖掘方法，从海量数据中提取有价值的信息，显著提升故障诊断的准确性和响应速度。研究表明，这种技术能够有效减少误报率，提高故障定位的精度，从而优化系统的维护和管理策略。基于大数据的故障诊断技术不仅提升了供配电系统的稳定性，还为系统的长期可靠运行提供了有力支持。

大数据；供配电系统；故障诊断；机器学习；数据挖掘

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