张彦德,孙光磊

随着大数据技术的完善，其在电气设备故障诊断与预测领域的应用也日益广泛。本文以此为背景，进行了基于大数据的电气设备故障诊断与预测技术研究。通过收集和整理大量电气设备运行数据，构建了电气设备的大数据集，并运用大数据分析技术，对电气设备常见故障进行统计分析。然后，基于深度学习模型，处理大数据集中的电气设备故障数据进行训练，并构建电气设备故障诊断和预测模型。结果表明，该模型能有效预测电气设备的故障，预测准确率达到了88%。这项研究结果对于推动电气设备的故障诊断和预测技术发展，提高设备的运行效率和安全性有着重要的指导意义。

大数据；电气设备；故障诊断；预测技术；深度学习模型

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