智能城市应用

基于人工智能的漏电流计量技术发展与应用前景分析

杨小霞 (西南计算机有限责任公司)

摘要


漏电流计量技术在控制和保护电力设备中占据重要地位,但传统的漏电流检测技术面临诸多挑战,如误报率高,检测速度慢等问题。近年来,人工智能方法的引入给漏电流计量技术带来新的可能。本研究从人工智能的角度,深入分析了人工智能在漏电流计量技术中的应用现状和发展趋势。研究表明,机器学习和深度学习等人工智能技术在检测精度、故障识别、漏电流预测等方面,都表现出了较强的优势.基于人工智能的漏电流计量技术能提高漏电流的检测精度,减少误报率,提高检测速度,提升经济效益。但同时,该技术的应用也面临着训练数据少,训练时间长等挑战,需要继续进行深入研究。本研究针对这些问题,提出了一些切实可行的解决方案。据此,认为基于人工智能的漏电流计量技术有着广阔的应用前景。本研究结果为科研人员了解漏电流计量技术的新动向,指导实际应用,以及未来研究提供了一定参考。

关键词


人工智能;漏电流计量;机器学习;深度学习;故障识别

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参考


徐跃勇.人工智能与机器学习[J].成功密码:综合版,2021(6):11-12.

贾雪芳李润玮.深度学习与人工智能[J].内江科技,2020(6):78-78.

王赓.基于深度学习的人工智能发展与应用[J].无线互联科技,2022,19(6):114-115.

胡津玮.基于机器学习算法的人工智能技术发展与应用[J].工程技术,2022(8):11-12.

陈堪宜.浅谈人工智能识别技术发展及其应用[J].大众商务,2020(7):155.




DOI: https://doi.org/10.33142/sca.v8i1.15066

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