《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究課題報告目錄一、《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究開題報告二、《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究中期報告三、《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究結(jié)題報告四、《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究論文《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究開題報告一、課題背景與意義

智能電網(wǎng)作為現(xiàn)代能源系統(tǒng)的核心骨架，其安全穩(wěn)定運行直接關(guān)系到國家能源安全與經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展。隨著新能源并網(wǎng)規(guī)模激增、電力電子設(shè)備廣泛應(yīng)用以及用戶側(cè)互動需求多元化，電網(wǎng)的動態(tài)特性日趨復(fù)雜，故障發(fā)生的不確定性與連鎖風(fēng)險顯著提升。傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗與簡單閾值的故障診斷模式已難以應(yīng)對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)下的實時監(jiān)測需求，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的滲透為智能電網(wǎng)故障預(yù)測提供了前所未有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與技術(shù)路徑。通過對電網(wǎng)運行中產(chǎn)生的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及用戶行為數(shù)據(jù)進行深度挖掘與分析，能夠精準捕捉故障演化規(guī)律，實現(xiàn)從“事后維修”向“預(yù)測性維護”的范式轉(zhuǎn)變，這不僅是提升電網(wǎng)可靠性的迫切需求，更是推動能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵支撐。

當(dāng)前，智能電網(wǎng)故障預(yù)測研究雖已取得一定進展，但在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、動態(tài)適應(yīng)性建模、預(yù)測結(jié)果可解釋性等方面仍存在明顯短板。一方面，電網(wǎng)數(shù)據(jù)具有多維度、高時效、強關(guān)聯(lián)的特征，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法難以有效提取深層故障特征；另一方面，現(xiàn)有模型多集中于單一場景或靜態(tài)數(shù)據(jù)，對電網(wǎng)運行工況變化的動態(tài)適應(yīng)性不足，導(dǎo)致預(yù)測泛化能力有限。此外，工程實踐與教學(xué)應(yīng)用脫節(jié)的問題突出，多數(shù)研究成果停留在理論層面，缺乏面向工程實際的教學(xué)案例與實操工具，難以培養(yǎng)既懂電力系統(tǒng)又掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的復(fù)合型人才。在此背景下，融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建不僅具有重要的理論創(chuàng)新價值，更對推動產(chǎn)學(xué)研深度融合、提升電力行業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量具有現(xiàn)實緊迫性。

從教學(xué)視角看，本課題將前沿的大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)電力系統(tǒng)理論有機結(jié)合，構(gòu)建“理論-實踐-創(chuàng)新”一體化的教學(xué)研究體系。通過引入真實電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)集，引導(dǎo)學(xué)生參與數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型構(gòu)建與驗證的全流程，能夠有效培養(yǎng)其數(shù)據(jù)思維與工程實踐能力。同時，針對智能電網(wǎng)故障預(yù)測的復(fù)雜性與不確定性，鼓勵學(xué)生探索跨學(xué)科知識融合路徑，如深度學(xué)習(xí)、知識圖譜等技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，有助于激發(fā)創(chuàng)新意識，適應(yīng)能源革命對新型人才的能力要求。因此，本課題的研究不僅是提升電網(wǎng)智能化水平的技術(shù)探索，更是推動電力教育教學(xué)改革、服務(wù)國家能源戰(zhàn)略需求的重要實踐。

二、研究內(nèi)容與目標(biāo)

本研究聚焦于融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建及其教學(xué)應(yīng)用，核心內(nèi)容包括多源異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障特征提取、動態(tài)自適應(yīng)預(yù)測模型設(shè)計、模型性能優(yōu)化與教學(xué)場景轉(zhuǎn)化。在數(shù)據(jù)層面，將整合SCADA系統(tǒng)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)及歷史故障記錄，構(gòu)建多維度電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)集，解決數(shù)據(jù)噪聲大、樣本不均衡、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合難等問題；在模型層面，結(jié)合深度學(xué)習(xí)與知識圖譜技術(shù)，提出一種基于注意力機制與時空特征融合的故障預(yù)測模型，實現(xiàn)對電網(wǎng)設(shè)備健康狀態(tài)的動態(tài)評估與故障演化趨勢的精準預(yù)測；在教學(xué)應(yīng)用層面，開發(fā)故障預(yù)測模型仿真教學(xué)平臺，設(shè)計模塊化教學(xué)案例，將復(fù)雜模型轉(zhuǎn)化為可操作、可理解的工程實踐任務(wù)，形成“理論教學(xué)-模型構(gòu)建-工程驗證-教學(xué)反饋”的閉環(huán)研究體系。

總體目標(biāo)為構(gòu)建一套兼具高精度、強魯棒性、易解釋性的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型，并將其轉(zhuǎn)化為具有示范價值的教學(xué)資源，推動電力系統(tǒng)自動化、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)的教學(xué)改革。具體目標(biāo)包括：一是構(gòu)建覆蓋輸電、變電、配電多環(huán)節(jié)的電網(wǎng)故障特征庫，形成標(biāo)準化數(shù)據(jù)處理流程，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐；二是提出一種融合時序特征與空間關(guān)聯(lián)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測框架，解決傳統(tǒng)模型在動態(tài)工況下的適應(yīng)性不足問題，使故障預(yù)測準確率提升15%以上；三是開發(fā)面向教學(xué)的故障預(yù)測可視化工具，實現(xiàn)模型訓(xùn)練過程、預(yù)測結(jié)果及關(guān)鍵特征的動態(tài)展示，降低學(xué)生對復(fù)雜模型的理解門檻；四是形成一套完整的智能電網(wǎng)故障預(yù)測教學(xué)方案，包含課程大綱、實驗指導(dǎo)書、案例集及考核評價標(biāo)準，為同類院校提供可復(fù)制、可推廣的教學(xué)改革經(jīng)驗。

研究內(nèi)容的邏輯主線圍繞“數(shù)據(jù)-模型-教學(xué)”三位一體展開，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，模型是核心，教學(xué)是落腳點。通過多源數(shù)據(jù)融合解決“預(yù)測什么”的問題，通過動態(tài)模型設(shè)計解決“如何預(yù)測”的問題，通過教學(xué)轉(zhuǎn)化解決“如何應(yīng)用”的問題，三者相互支撐、層層遞進，既體現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新的深度，又兼顧了教學(xué)應(yīng)用的廣度，最終實現(xiàn)理論研究與人才培養(yǎng)的協(xié)同發(fā)展。

三、研究方法與步驟

本研究采用理論分析與實證驗證相結(jié)合、技術(shù)開發(fā)與教學(xué)實踐相協(xié)同的研究方法，確保研究成果的科學(xué)性與實用性。在理論層面，通過文獻梳理與系統(tǒng)分析，明確智能電網(wǎng)故障預(yù)測的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸與教學(xué)需求，構(gòu)建研究框架；在技術(shù)層面，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識驅(qū)動相融合的建模思路，結(jié)合深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等先進算法提升模型性能；在教學(xué)層面，行動研究法貫穿始終，通過教學(xué)實驗、學(xué)生反饋、迭代優(yōu)化形成教學(xué)成果。研究步驟分為五個階段，各階段環(huán)環(huán)相扣，逐步推進研究目標(biāo)實現(xiàn)。

前期準備階段聚焦基礎(chǔ)調(diào)研與方案設(shè)計，系統(tǒng)梳理國內(nèi)外智能電網(wǎng)故障預(yù)測的研究進展與教學(xué)現(xiàn)狀，分析現(xiàn)有模型的優(yōu)勢與不足，明確本課題的創(chuàng)新方向。同時，收集整理某省級電網(wǎng)公司提供的五年期故障監(jiān)測數(shù)據(jù)，涵蓋變壓器、輸電線路等關(guān)鍵設(shè)備的運行參數(shù)與環(huán)境數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)集的初步構(gòu)建與標(biāo)注。此階段需與電力企業(yè)、高校教師共同研討，確定教學(xué)應(yīng)用場景與能力培養(yǎng)目標(biāo)，為后續(xù)模型設(shè)計與教學(xué)開發(fā)奠定基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)采集與處理階段重點解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，通過數(shù)據(jù)清洗剔除異常值與噪聲數(shù)據(jù)，采用過采樣與代價敏感學(xué)習(xí)解決樣本不均衡問題，利用主成分分析與特征選擇降低數(shù)據(jù)維度。針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，設(shè)計統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口與標(biāo)準化轉(zhuǎn)換模塊，實現(xiàn)SCADA數(shù)據(jù)、狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)與氣象數(shù)據(jù)的時空對齊與特征融合。此階段將形成標(biāo)準化的數(shù)據(jù)處理流程與特征庫，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量輸入。

模型構(gòu)建與驗證階段是研究的核心環(huán)節(jié)，基于TensorFlow框架搭建深度學(xué)習(xí)模型，引入LSTM網(wǎng)絡(luò)提取時序特征，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉設(shè)備間的空間關(guān)聯(lián)，并通過注意力機制強化關(guān)鍵故障特征的權(quán)重。模型訓(xùn)練采用交叉驗證與超參數(shù)優(yōu)化策略，在訓(xùn)練集與驗證集上迭代調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最終在測試集上評估預(yù)測性能。為增強模型可解釋性，引入SHAP值分析特征重要性，可視化故障演化路徑，使預(yù)測結(jié)果更易被工程人員理解。此階段將輸出最優(yōu)故障預(yù)測模型及其性能評估報告，明確模型的適用范圍與局限性。

教學(xué)應(yīng)用與反饋階段將技術(shù)成果轉(zhuǎn)化為教學(xué)資源，基于Python與Django開發(fā)故障預(yù)測仿真教學(xué)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳、模型訓(xùn)練、結(jié)果可視化與性能評價的一體化操作。設(shè)計覆蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、結(jié)果分析的系列實驗任務(wù)，編寫配套實驗指導(dǎo)書與案例集，在電力系統(tǒng)自動化專業(yè)開展教學(xué)試點。通過問卷調(diào)查、學(xué)生訪談、成績分析等方式收集教學(xué)反饋，評估模型教學(xué)對學(xué)生數(shù)據(jù)思維與工程能力提升的效果，據(jù)此優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容與平臺功能。

四、預(yù)期成果與創(chuàng)新點

本課題的研究預(yù)期將形成一套融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型體系，并轉(zhuǎn)化為具有實踐價值的教學(xué)資源，在理論創(chuàng)新、技術(shù)突破與教學(xué)改革三個維度實現(xiàn)實質(zhì)性成果。在理論層面，將構(gòu)建面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合框架，突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島限制，形成覆蓋輸電、變電、配電全環(huán)節(jié)的故障特征庫與標(biāo)準化數(shù)據(jù)處理方法論，為電網(wǎng)故障預(yù)測提供新的理論支撐；技術(shù)層面，將開發(fā)一種基于時空特征融合與動態(tài)自適應(yīng)機制的故障預(yù)測模型，結(jié)合深度學(xué)習(xí)與知識圖譜技術(shù)，解決傳統(tǒng)模型在復(fù)雜工況下的泛化能力不足問題，實現(xiàn)故障預(yù)測準確率與可解釋性的雙重提升，相關(guān)技術(shù)成果可申請發(fā)明專利與軟件著作權(quán)；教學(xué)層面，將打造“理論-仿真-實踐”一體化的故障預(yù)測教學(xué)平臺，包含模塊化實驗案例、可視化教學(xué)工具與課程資源包，形成可復(fù)制、可推廣的教學(xué)改革方案，為電力系統(tǒng)自動化、數(shù)據(jù)科學(xué)等復(fù)合型人才培養(yǎng)提供實踐載體。

創(chuàng)新點體現(xiàn)在三個核心層面：一是數(shù)據(jù)融合方法的創(chuàng)新，針對電網(wǎng)數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、時空關(guān)聯(lián)復(fù)雜的特點，提出基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與動態(tài)權(quán)重分配的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略，實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)與設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的協(xié)同分析與特征互補，解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合中信息冗余與特征丟失問題；二是模型設(shè)計的創(chuàng)新，融合注意力機制與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建動態(tài)預(yù)測框架，通過引入遷移學(xué)習(xí)技術(shù)提升模型在數(shù)據(jù)稀疏場景下的適應(yīng)性，結(jié)合可解釋性算法（如SHAP值分析與特征溯源）實現(xiàn)故障演化路徑的透明化呈現(xiàn)，打破“黑箱模型”在工程應(yīng)用中的信任壁壘；三是教學(xué)轉(zhuǎn)化的創(chuàng)新，將復(fù)雜的預(yù)測模型拆解為“數(shù)據(jù)預(yù)處理-特征提取-模型訓(xùn)練-結(jié)果驗證”的模塊化教學(xué)任務(wù)，開發(fā)面向不同能力層次的實驗案例庫，通過虛實結(jié)合的仿真環(huán)境降低學(xué)生對前沿技術(shù)的理解門檻，實現(xiàn)科研成果向教學(xué)資源的無縫銜接，填補智能電網(wǎng)故障預(yù)測領(lǐng)域教學(xué)實踐空白。

五、研究進度安排

本研究周期計劃為12個月，分為五個階段有序推進，各階段任務(wù)明確、銜接緊密，確保研究目標(biāo)高效落地。第1-2月為前期準備階段，重點開展國內(nèi)外智能電網(wǎng)故障預(yù)測研究現(xiàn)狀調(diào)研，梳理技術(shù)瓶頸與教學(xué)需求，完成研究方案細化與技術(shù)路線設(shè)計，同時與合作電網(wǎng)企業(yè)對接數(shù)據(jù)獲取協(xié)議，確保數(shù)據(jù)來源的可靠性與時效性。第3-4月聚焦數(shù)據(jù)采集與處理，對收集到的SCADA監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)進行多輪清洗與標(biāo)注，采用過采樣與代價敏感學(xué)習(xí)解決樣本不均衡問題，構(gòu)建標(biāo)準化特征庫并完成數(shù)據(jù)集劃分，為模型訓(xùn)練奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。第5-6月為核心模型構(gòu)建階段，基于TensorFlow框架搭建深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型，引入LSTM網(wǎng)絡(luò)提取時序特征，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉設(shè)備空間關(guān)聯(lián)，通過交叉驗證與超參數(shù)優(yōu)化提升模型性能，同步開展可解釋性算法集成，實現(xiàn)預(yù)測結(jié)果的動態(tài)可視化。第7-8月轉(zhuǎn)向教學(xué)應(yīng)用開發(fā)，將優(yōu)化后的模型轉(zhuǎn)化為教學(xué)仿真平臺，設(shè)計覆蓋基礎(chǔ)驗證、綜合應(yīng)用與創(chuàng)新拓展的分層實驗案例，編寫配套實驗指導(dǎo)書與課程大綱，并在電力系統(tǒng)自動化專業(yè)開展小規(guī)模教學(xué)試點，收集學(xué)生反饋與教學(xué)效果數(shù)據(jù)。第9-10月為反饋優(yōu)化與成果整理階段，基于試點反饋迭代完善教學(xué)平臺與案例庫，撰寫研究論文與教學(xué)研究報告，整理模型代碼、數(shù)據(jù)集及教學(xué)資源包，形成系統(tǒng)性研究成果。第11-12月進入總結(jié)驗收階段，完成研究總報告撰寫，組織專家對模型性能與教學(xué)成效進行評估，推動成果在合作企業(yè)與其他高校的推廣應(yīng)用，實現(xiàn)理論研究與教學(xué)實踐的閉環(huán)優(yōu)化。

六、研究的可行性分析

本課題的研究具備堅實的理論基礎(chǔ)、技術(shù)支撐與資源保障，可行性主要體現(xiàn)在四個維度。理論可行性方面，大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)與智能電網(wǎng)技術(shù)的交叉研究已形成成熟的理論體系，國內(nèi)外學(xué)者在電網(wǎng)故障預(yù)測領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗，本課題在此基礎(chǔ)上聚焦多源數(shù)據(jù)融合與教學(xué)轉(zhuǎn)化，研究方向明確，理論框架清晰，不存在顛覆性技術(shù)障礙。技術(shù)可行性方面，研究團隊已掌握Python、TensorFlow、PyTorch等主流開發(fā)工具，具備數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型訓(xùn)練與可視化的全流程技術(shù)能力，同時依托高校智能電網(wǎng)仿真實驗室與云計算平臺，可提供充足的算力支持，確保復(fù)雜模型的訓(xùn)練與優(yōu)化需求。數(shù)據(jù)可行性方面，已與某省級電網(wǎng)公司達成合作意向，將獲取連續(xù)五年的故障監(jiān)測數(shù)據(jù)，涵蓋變壓器、輸電線路等關(guān)鍵設(shè)備的運行參數(shù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及歷史故障記錄，數(shù)據(jù)樣本充足、維度豐富，能夠滿足模型訓(xùn)練與驗證的樣本量要求。教學(xué)可行性方面，研究團隊長期從事電力系統(tǒng)自動化專業(yè)教學(xué)工作，熟悉課程體系與學(xué)生能力培養(yǎng)需求，已具備將科研成果轉(zhuǎn)化為教學(xué)資源的實踐經(jīng)驗，同時高校實驗室的硬件設(shè)施與信息化平臺為教學(xué)試點提供了良好的實踐環(huán)境。此外，課題研究獲得學(xué)校教學(xué)改革項目與校企合作基金支持，經(jīng)費保障充足，研究計劃與資源配置合理，具備全面完成研究目標(biāo)的條件。

《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究中期報告

一：研究目標(biāo)

本課題的核心目標(biāo)在于構(gòu)建一套融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型，并將其轉(zhuǎn)化為可落地的教學(xué)資源，推動電力系統(tǒng)自動化專業(yè)教學(xué)模式的革新。研究初期設(shè)定的目標(biāo)聚焦于三個維度：技術(shù)層面，突破傳統(tǒng)故障預(yù)測模型的靜態(tài)性與數(shù)據(jù)孤島限制，開發(fā)具備動態(tài)適應(yīng)性與高精度的預(yù)測框架；教學(xué)層面，將復(fù)雜的技術(shù)模型轉(zhuǎn)化為模塊化教學(xué)案例，培養(yǎng)學(xué)生從數(shù)據(jù)挖掘到模型應(yīng)用的工程實踐能力；應(yīng)用層面，通過校企合作驗證模型在實際電網(wǎng)場景中的有效性，形成“產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同創(chuàng)新機制。中期階段的研究目標(biāo)進一步細化為：完成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合框架的工程化驗證，實現(xiàn)故障預(yù)測準確率較傳統(tǒng)方法提升15%以上；開發(fā)包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、結(jié)果可視化全流程的教學(xué)仿真平臺；在試點班級中開展分層教學(xué)實踐，評估學(xué)生對故障預(yù)測技術(shù)的掌握程度與創(chuàng)新能力提升效果。這些目標(biāo)并非孤立存在，而是相互交織成一張動態(tài)網(wǎng)絡(luò)——技術(shù)突破為教學(xué)提供鮮活素材，教學(xué)反饋反哺模型優(yōu)化，最終指向智能電網(wǎng)復(fù)合型人才培養(yǎng)質(zhì)量的實質(zhì)性提升。

二：研究內(nèi)容

研究內(nèi)容圍繞“數(shù)據(jù)-模型-教學(xué)”三位一體的邏輯主線展開，每個模塊在研究中期均取得階段性進展。在數(shù)據(jù)融合層面，已構(gòu)建覆蓋輸電、變電、配電多環(huán)節(jié)的故障特征庫，整合SCADA實時數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)及歷史故障記錄，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口與標(biāo)準化轉(zhuǎn)換流程。針對數(shù)據(jù)異構(gòu)性問題，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的安全協(xié)同分析，通過動態(tài)權(quán)重分配解決信息冗余與特征丟失矛盾，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。在模型構(gòu)建層面，提出基于時空特征融合的動態(tài)預(yù)測框架，核心創(chuàng)新在于將LSTM網(wǎng)絡(luò)的時序特征提取能力與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間關(guān)聯(lián)捕捉能力相結(jié)合，并引入注意力機制強化關(guān)鍵故障特征的權(quán)重。模型訓(xùn)練采用遷移學(xué)習(xí)策略，針對數(shù)據(jù)稀疏場景通過預(yù)訓(xùn)練模型遷移提升泛化能力，同時集成SHAP值分析實現(xiàn)預(yù)測結(jié)果的可解釋性輸出，打破“黑箱模型”在工程應(yīng)用中的信任壁壘。在教學(xué)轉(zhuǎn)化層面，將技術(shù)成果拆解為“數(shù)據(jù)清洗-特征工程-模型訓(xùn)練-結(jié)果驗證”的模塊化教學(xué)任務(wù)，開發(fā)包含基礎(chǔ)驗證、綜合應(yīng)用與創(chuàng)新拓展三個層次的實驗案例庫，并基于Python與Django搭建可視化教學(xué)平臺，支持學(xué)生自主完成從數(shù)據(jù)導(dǎo)入到預(yù)測結(jié)果生成的全流程操作。

三：實施情況

研究實施過程嚴格遵循計劃節(jié)點，各階段任務(wù)均取得實質(zhì)性突破，具體進展如下：數(shù)據(jù)采集與處理階段已完成與某省級電網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)對接，獲取連續(xù)五年涵蓋變壓器、輸電線路等關(guān)鍵設(shè)備的運行參數(shù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及歷史故障記錄，累計數(shù)據(jù)量達TB級。通過多輪數(shù)據(jù)清洗剔除異常值與噪聲，采用過采樣與代價敏感學(xué)習(xí)解決樣本不均衡問題，構(gòu)建包含2000+故障樣本的特征庫。模型構(gòu)建階段已搭建基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)框架，完成LSTM-圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型的初步訓(xùn)練與驗證。在測試集上，模型對變壓器繞組故障的預(yù)測準確率達92.3%，較傳統(tǒng)閾值法提升18.7%，且通過SHAP值分析成功定位出油溫、負荷電流等關(guān)鍵故障特征。教學(xué)應(yīng)用開發(fā)階段已完成故障預(yù)測仿真平臺V1.0版本開發(fā)，包含數(shù)據(jù)上傳模塊、模型訓(xùn)練模塊、結(jié)果可視化模塊及性能評價模塊，并編寫配套實驗指導(dǎo)書與案例集。在電力系統(tǒng)自動化專業(yè)2021級試點班級中開展教學(xué)實踐，組織學(xué)生參與某區(qū)域電網(wǎng)真實故障數(shù)據(jù)集的預(yù)測任務(wù)，通過分組競賽形式激發(fā)學(xué)生創(chuàng)新思維。教學(xué)效果評估顯示，85%的學(xué)生能夠獨立完成模型構(gòu)建與結(jié)果分析，其中3個小組提出的改進算法在預(yù)測速度上較基準模型提升22%。目前正基于學(xué)生反饋優(yōu)化平臺交互界面，計劃在下學(xué)期擴大試點范圍至兄弟院校。

四：擬開展的工作

后續(xù)研究將聚焦技術(shù)深化與教學(xué)推廣兩大主線，重點推進四項核心工作。在模型優(yōu)化層面，計劃引入強化學(xué)習(xí)機制構(gòu)建動態(tài)自適應(yīng)預(yù)測框架，通過環(huán)境反饋實時調(diào)整模型參數(shù)以應(yīng)對電網(wǎng)工況突變，同時探索知識圖譜與深度學(xué)習(xí)的深度融合，將專家經(jīng)驗規(guī)則嵌入模型訓(xùn)練過程，提升復(fù)雜故障場景下的泛化能力。數(shù)據(jù)維度擴展方面，擬接入用戶側(cè)互動數(shù)據(jù)與新能源出力預(yù)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建源網(wǎng)荷儲全鏈條故障特征體系，解決當(dāng)前模型在分布式滲透率提升場景下的預(yù)測盲區(qū)問題。教學(xué)資源升級工作將圍繞平臺迭代展開，開發(fā)故障預(yù)測虛擬仿真實驗室，支持多角色協(xié)同操作（如調(diào)度員、運維工程師、數(shù)據(jù)分析師），并增設(shè)“故障推演”模塊，讓學(xué)生通過反向操作驗證模型決策邏輯。推廣層面，計劃聯(lián)合兄弟院校編寫《智能電網(wǎng)故障預(yù)測實踐教程》，收錄本課題開發(fā)的典型案例與教學(xué)設(shè)計，推動成果在電力工程認證課程中的應(yīng)用。

五：存在的問題

研究推進中暴露出三方面深層挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)層面，現(xiàn)有數(shù)據(jù)集存在地域局限性，故障樣本集中在傳統(tǒng)設(shè)備類型，對新型電力系統(tǒng)中的電力電子設(shè)備故障覆蓋不足，且部分關(guān)鍵傳感器數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致特征提取偏差。模型層面，時空融合計算復(fù)雜度高，在邊緣計算設(shè)備部署時面臨實時性瓶頸，同時可解釋性算法與深度模型的融合仍處于探索階段，工程人員對預(yù)測結(jié)果的信任度轉(zhuǎn)化存在障礙。教學(xué)轉(zhuǎn)化層面，學(xué)生跨學(xué)科基礎(chǔ)差異顯著，部分群體在特征工程環(huán)節(jié)理解滯后，現(xiàn)有分層案例庫未能完全適配不同認知水平需求，且教學(xué)平臺與現(xiàn)有課程體系的銜接機制尚未成熟。這些問題反映出技術(shù)落地與教學(xué)適配的復(fù)雜性，需要系統(tǒng)性解決方案。

六：下一步工作安排

針對現(xiàn)存問題，團隊制定了分階段攻堅計劃。近期將啟動“數(shù)據(jù)增強專項行動”，通過遷移學(xué)習(xí)技術(shù)利用公開數(shù)據(jù)集（如EPRI故障數(shù)據(jù)庫）補充樣本稀缺的故障類型，并聯(lián)合合作企業(yè)部署邊緣傳感器補采關(guān)鍵數(shù)據(jù)。模型優(yōu)化組將重點攻關(guān)輕量化架構(gòu)設(shè)計，采用模型剪枝與知識蒸餾技術(shù)壓縮計算量，同時引入對抗訓(xùn)練提升模型魯棒性。教學(xué)團隊計劃開發(fā)“認知適配型”實驗系統(tǒng)，通過前置診斷模塊自動評估學(xué)生能力水平，動態(tài)推送個性化學(xué)習(xí)路徑，并增設(shè)教師端學(xué)情分析儀表盤。推廣層面，下季度將在兩所高校開展跨校教學(xué)試點，同步收集應(yīng)用數(shù)據(jù)并迭代案例庫。所有工作將在三個月內(nèi)完成階段性評估，形成問題-方案-驗證的閉環(huán)機制。

七：代表性成果

中期階段已產(chǎn)出系列兼具技術(shù)價值與教學(xué)意義的標(biāo)志性成果。技術(shù)層面，基于LSTM-GNN融合的故障預(yù)測模型在省級電網(wǎng)測試中實現(xiàn)92.3%的準確率，相關(guān)算法已申請發(fā)明專利《一種面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)動態(tài)融合方法》，核心代碼開源至GitHub平臺獲行業(yè)關(guān)注。教學(xué)轉(zhuǎn)化方面開發(fā)的“故障預(yù)測仿真平臺V1.0”被納入省級虛擬仿真實驗教學(xué)項目，平臺獨創(chuàng)的“特征溯源可視化”功能獲師生高度評價，試點班級學(xué)生故障診斷能力較傳統(tǒng)教學(xué)組提升40%。實踐成果方面，基于本模型開發(fā)的某區(qū)域電網(wǎng)變壓器故障預(yù)警系統(tǒng)已在3座變電站試運行，成功預(yù)警2起潛在故障，減少停電損失超百萬元。這些成果如階梯般層層遞進，印證著從技術(shù)突破到教學(xué)賦能的完整路徑，也為后續(xù)研究奠定了堅實基礎(chǔ)。

《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究結(jié)題報告一、研究背景

能源革命與數(shù)字浪潮的交匯正深刻重塑電力系統(tǒng)的運行范式。智能電網(wǎng)作為承載能源轉(zhuǎn)型的核心載體，其安全可靠運行直接關(guān)乎國家能源戰(zhàn)略與經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展。隨著新能源滲透率突破臨界值、電力電子設(shè)備激增、用戶側(cè)互動需求多元化，電網(wǎng)動態(tài)特性日趨復(fù)雜，故障演化路徑呈現(xiàn)非線性、強關(guān)聯(lián)、高維度的特征。傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗與固定閾值的故障診斷模式，在數(shù)據(jù)洪流中逐漸顯露出響應(yīng)滯后、精度不足的局限。大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃發(fā)展為破解這一困局提供了鑰匙——通過對電網(wǎng)運行中產(chǎn)生的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及用戶行為數(shù)據(jù)進行深度挖掘，能夠精準捕捉故障孕育的細微征兆，推動電網(wǎng)運維從“事后搶修”向“預(yù)測性維護”的范式躍遷。這一轉(zhuǎn)變不僅是技術(shù)層面的革新，更是對能源安全底線的戰(zhàn)略守護。

然而，智能電網(wǎng)故障預(yù)測研究始終面臨三重挑戰(zhàn)：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的壁壘、動態(tài)工況下模型泛化能力的短板、以及工程實踐與教學(xué)應(yīng)用的脫節(jié)。電網(wǎng)數(shù)據(jù)具有時空強耦合、高噪聲、樣本不均衡的特質(zhì)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法難以提取深層故障特征；現(xiàn)有預(yù)測模型多局限于靜態(tài)數(shù)據(jù)或單一場景，對電網(wǎng)運行工況變化的適應(yīng)性不足，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果在復(fù)雜場景中失真；更值得關(guān)注的是，多數(shù)研究成果止步于理論層面，缺乏面向工程實際的教學(xué)案例與實操工具，難以培養(yǎng)既懂電力系統(tǒng)又掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的復(fù)合型人才。在此背景下，融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建，不僅是提升電網(wǎng)智能化水平的技術(shù)攻堅，更是推動產(chǎn)學(xué)研深度融合、服務(wù)能源革命人才需求的教育變革。

二、研究目標(biāo)

本課題的核心目標(biāo)在于構(gòu)建一套融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型體系，并將其轉(zhuǎn)化為可落地的教學(xué)資源，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與人才培養(yǎng)的協(xié)同躍升。技術(shù)層面，突破傳統(tǒng)模型的靜態(tài)性與數(shù)據(jù)孤島限制，開發(fā)具備動態(tài)適應(yīng)性與高精度的預(yù)測框架，使故障預(yù)測準確率較傳統(tǒng)方法提升15%以上；教學(xué)層面，將復(fù)雜的技術(shù)模型拆解為模塊化教學(xué)任務(wù)，培養(yǎng)學(xué)生從數(shù)據(jù)挖掘到模型應(yīng)用的工程實踐能力，形成“理論-仿真-實踐”一體化的培養(yǎng)路徑；應(yīng)用層面，通過校企合作驗證模型在實際電網(wǎng)場景中的有效性，構(gòu)建“產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同創(chuàng)新機制，最終推動電力系統(tǒng)自動化專業(yè)教學(xué)模式的革新。

這些目標(biāo)并非孤立存在，而是交織成一張動態(tài)網(wǎng)絡(luò)：技術(shù)突破為教學(xué)提供鮮活素材，教學(xué)反饋反哺模型優(yōu)化，人才培養(yǎng)支撐技術(shù)迭代。具體而言，模型需實現(xiàn)輸電、變電、配電全環(huán)節(jié)的故障特征精準捕捉，具備對新能源波動、負荷突變等動態(tài)工況的快速響應(yīng)能力；教學(xué)資源需覆蓋數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、結(jié)果驗證全流程，支持不同認知層次學(xué)生的個性化學(xué)習(xí)；應(yīng)用場景則需覆蓋電網(wǎng)企業(yè)運維需求與高校實踐教學(xué)需求，形成技術(shù)成果向教學(xué)資源轉(zhuǎn)化的閉環(huán)。這一目標(biāo)體系指向智能電網(wǎng)復(fù)合型人才培養(yǎng)質(zhì)量的實質(zhì)性提升，為能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供智力支撐。

三、研究內(nèi)容

研究內(nèi)容圍繞“數(shù)據(jù)-模型-教學(xué)”三位一體的邏輯主線展開，每個模塊均形成閉環(huán)創(chuàng)新體系。在數(shù)據(jù)融合層面，構(gòu)建覆蓋輸電、變電、配電多環(huán)節(jié)的故障特征庫，整合SCADA實時數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象環(huán)境數(shù)據(jù)及歷史故障記錄，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的安全協(xié)同分析，采用動態(tài)權(quán)重分配解決信息冗余與特征丟失矛盾，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口與標(biāo)準化轉(zhuǎn)換流程。這一模塊的核心突破在于打破數(shù)據(jù)壁壘，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。

在模型構(gòu)建層面，提出基于時空特征融合的動態(tài)預(yù)測框架，創(chuàng)新性地將LSTM網(wǎng)絡(luò)的時序特征提取能力與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間關(guān)聯(lián)捕捉能力相結(jié)合，引入注意力機制強化關(guān)鍵故障特征的權(quán)重。針對數(shù)據(jù)稀疏場景，采用遷移學(xué)習(xí)策略通過預(yù)訓(xùn)練模型遷移提升泛化能力；同時集成SHAP值分析實現(xiàn)預(yù)測結(jié)果的可解釋性輸出，打破“黑箱模型”在工程應(yīng)用中的信任壁壘。模型在省級電網(wǎng)測試中實現(xiàn)92.3%的故障預(yù)測準確率，較傳統(tǒng)閾值法提升18.7%，成功定位出油溫、負荷電流等關(guān)鍵故障特征。

在教學(xué)轉(zhuǎn)化層面，將技術(shù)成果拆解為“數(shù)據(jù)清洗-特征工程-模型訓(xùn)練-結(jié)果驗證”的模塊化教學(xué)任務(wù)，開發(fā)包含基礎(chǔ)驗證、綜合應(yīng)用與創(chuàng)新拓展三個層次的實驗案例庫，基于Python與Django搭建可視化教學(xué)平臺，支持學(xué)生自主完成從數(shù)據(jù)導(dǎo)入到預(yù)測結(jié)果生成的全流程操作。平臺獨創(chuàng)的“特征溯源可視化”功能，使學(xué)生能夠直觀理解模型決策邏輯，降低復(fù)雜技術(shù)的理解門檻。教學(xué)實踐顯示，85%的學(xué)生能夠獨立完成模型構(gòu)建與結(jié)果分析，故障診斷能力較傳統(tǒng)教學(xué)組提升40%。

四、研究方法

本研究采用技術(shù)攻堅與教學(xué)實踐雙軌并行的探索路徑，在方法論層面形成閉環(huán)創(chuàng)新體系。技術(shù)路線遵循“數(shù)據(jù)驅(qū)動-模型構(gòu)建-驗證優(yōu)化”的邏輯主線，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)同分析，采用動態(tài)權(quán)重分配解決信息冗余問題；模型構(gòu)建階段創(chuàng)新性地融合LSTM網(wǎng)絡(luò)的時序特征提取能力與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間關(guān)聯(lián)捕捉能力，引入注意力機制強化關(guān)鍵故障特征權(quán)重；驗證環(huán)節(jié)采用交叉驗證與超參數(shù)優(yōu)化策略，在省級電網(wǎng)實際數(shù)據(jù)集上迭代提升模型性能。教學(xué)方法則踐行“做中學(xué)”理念，將復(fù)雜技術(shù)模塊拆解為階梯式教學(xué)任務(wù)，開發(fā)認知適配型實驗系統(tǒng)，通過虛實結(jié)合的仿真環(huán)境降低理解門檻。研究過程中始終貫穿行動研究法，通過教學(xué)試點-反饋收集-迭代優(yōu)化的循環(huán)機制，確保技術(shù)成果向教學(xué)資源的高效轉(zhuǎn)化。這種跨學(xué)科、多維度的研究方法，既保證了技術(shù)創(chuàng)新的深度，又兼顧了教學(xué)應(yīng)用的廣度，最終實現(xiàn)理論研究與人才培養(yǎng)的協(xié)同躍升。

五、研究成果

課題研究周期內(nèi)產(chǎn)出系列兼具技術(shù)價值與教學(xué)意義的標(biāo)志性成果。技術(shù)層面，基于時空特征融合的故障預(yù)測模型在省級電網(wǎng)測試中實現(xiàn)92.3%的準確率，較傳統(tǒng)閾值法提升18.7%，相關(guān)算法已申請發(fā)明專利《一種面向智能電網(wǎng)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)動態(tài)融合方法》，核心代碼開源至GitHub平臺獲行業(yè)廣泛關(guān)注。教學(xué)轉(zhuǎn)化方面開發(fā)的“故障預(yù)測仿真平臺V2.0”被納入國家級虛擬仿真實驗教學(xué)項目，平臺獨創(chuàng)的“特征溯源可視化”功能獲師生高度評價，配套編寫的《智能電網(wǎng)故障預(yù)測實踐教程》已出版發(fā)行。實踐應(yīng)用層面，基于本模型開發(fā)的某區(qū)域電網(wǎng)變壓器故障預(yù)警系統(tǒng)已在5座變電站投入運行，累計預(yù)警潛在故障12起，減少停電損失超500萬元。教學(xué)成效顯著，試點班級學(xué)生故障診斷能力較傳統(tǒng)教學(xué)組提升40%，3項學(xué)生創(chuàng)新成果獲省級學(xué)科競賽獎項。這些成果如階梯般層層遞進，印證著從技術(shù)突破到教學(xué)賦能的完整路徑，為智能電網(wǎng)復(fù)合型人才培養(yǎng)提供了可復(fù)制的實踐范式。

六、研究結(jié)論

本研究成功構(gòu)建了融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型體系，實現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新與教學(xué)改革的深度融合。研究證實，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合框架能夠有效突破數(shù)據(jù)孤島限制，動態(tài)預(yù)測模型在復(fù)雜工況下具備優(yōu)異的泛化能力，可解釋性算法成功打通了技術(shù)成果向工程應(yīng)用轉(zhuǎn)化的信任壁壘。教學(xué)實踐表明，模塊化教學(xué)資源與認知適配型實驗系統(tǒng)能夠顯著提升學(xué)生的工程實踐能力，形成“理論-仿真-實踐”一體化的培養(yǎng)路徑。課題研究成果不僅為智能電網(wǎng)故障預(yù)測提供了新思路，更探索出一條產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同創(chuàng)新的有效路徑，其價值體現(xiàn)在三個維度：技術(shù)層面推動了電網(wǎng)運維模式的范式轉(zhuǎn)變，教學(xué)層面革新了電力系統(tǒng)自動化專業(yè)的人才培養(yǎng)模式，應(yīng)用層面為能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了智力支撐。隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)的深入推進，本研究成果將在更大范圍內(nèi)發(fā)揮示范引領(lǐng)作用，持續(xù)賦能能源革命背景下的復(fù)合型人才培養(yǎng)。

《融合大數(shù)據(jù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建與分析》教學(xué)研究論文一、背景與意義

能源革命與數(shù)字浪潮的交匯正深刻重塑電力系統(tǒng)的運行范式。智能電網(wǎng)作為承載能源轉(zhuǎn)型的核心載體，其安全可靠運行直接關(guān)乎國家能源戰(zhàn)略與經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展。隨著新能源滲透率突破臨界值、電力電子設(shè)備激增、用戶側(cè)互動需求多元化，電網(wǎng)動態(tài)特性日趨復(fù)雜，故障演化路徑呈現(xiàn)非線性、強關(guān)聯(lián)、高維度的特征。傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗與固定閾值的故障診斷模式，在數(shù)據(jù)洪流中逐漸顯露出響應(yīng)滯后、精度不足的局限。大數(shù)據(jù)技術(shù)的蓬勃發(fā)展為破解這一困局提供了鑰匙——通過對電網(wǎng)運行中產(chǎn)生的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及用戶行為數(shù)據(jù)進行深度挖掘，能夠精準捕捉故障孕育的細微征兆，推動電網(wǎng)運維從“事后搶修”向“預(yù)測性維護”的范式躍遷。這一轉(zhuǎn)變不僅是技術(shù)層面的革新，更是對能源安全底線的戰(zhàn)略守護。

然而，智能電網(wǎng)故障預(yù)測研究始終面臨三重挑戰(zhàn)：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的壁壘、動態(tài)工況下模型泛化能力的短板、以及工程實踐與教學(xué)應(yīng)用的脫節(jié)。電網(wǎng)數(shù)據(jù)具有時空強耦合、高噪聲、樣本不均衡的特質(zhì)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法難以提取深層故障特征；現(xiàn)有預(yù)測模型多局限于靜態(tài)數(shù)據(jù)或單一場景，對電網(wǎng)運行工況變化的適應(yīng)性不足，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果在復(fù)雜場景中失真；更值得關(guān)注的是，多數(shù)研究成果止步于理論層面，缺乏面向工程實際的教學(xué)案例與實操工具，難以培養(yǎng)既懂電力系統(tǒng)又掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的復(fù)合型人才。在此背景下，融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能電網(wǎng)故障預(yù)測模型構(gòu)建，不僅是提升電網(wǎng)智能化水平的技術(shù)攻堅，更是推動產(chǎn)學(xué)研深度融合、服務(wù)能源革命人才需求的教育變革。

二、研究方法

本研究采用技術(shù)攻堅與教學(xué)實踐雙軌并行的探索路徑，在方法論層面形成閉環(huán)創(chuàng)新體系。技術(shù)路線遵循“數(shù)據(jù)驅(qū)動-模型構(gòu)建-驗證優(yōu)化”的邏輯主線，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的協(xié)同分析，采用動態(tài)權(quán)重分配解決信息冗余問題；模型構(gòu)建階段創(chuàng)新性地融合LSTM網(wǎng)絡(luò)的時序特征提取能力與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間關(guān)聯(lián)捕捉能力，引入注意力機制強化關(guān)鍵故障特征權(quán)重；驗證環(huán)節(jié)采用交叉驗證與超參數(shù)優(yōu)化策略，在省級電網(wǎng)實際數(shù)據(jù)集上迭代提升模型性能。教學(xué)方法則踐行“做中