本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~
一.利用机器学习进行电力系统故障检测与预测
随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，电力系统的可靠性和稳定性成为了关注的焦点。传统的电力系统故障检测与预测方法往往依赖于经验模型和规则，面临着适应性差、效率低下等问题。而近年来，机器学习技术的发展为电力系统故障检测与预测提供了全新的解决思路。本文将介绍如何利用机器学习技术，结合电力系统的数据进行故障检测与预测，并提供代码实例。
数据收集与准备
首先，我们需要收集电力系统的运行数据，包括各种传感器的实时监测数据、设备运行状态数据等。这些数据可能包括电流、电压、频率、温度等指标，以及设备的类型、型号、历史维修记录等信息。接着，对收集到的数据进行清洗、去噪和特征提取，以便于后续的建模分析。
import pandas as pd
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/137030979
版权归原作者 一键难忘 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 一键难忘 所有， 如有侵权，请联系我们删除。