人工智能应用电力巡检系统研究内容

人工智能应用于电力巡检系统的研究内容主要包括以下几个方面：

1. 数据采集与处理：利用传感器、监测设备等技术手段采集电力设备的运行数据，并对数据进行处理和分析。

2. 故障预测与诊断：利用机器学习、神经网络、模糊逻辑等技术，对电力设备的运行状态进行预测和诊断，及时发现设备故障。

3. 智能调度与优化：通过人工智能技术对电力设备进行智能调度和优化，提高设备的运行效率和稳定性。

4. 视觉识别与监测：利用图像处理、计算机视觉等技术，对电力设备的外观、温度等进行自动化监测和分析。

5. 知识库建设与应用：将电力设备的运行数据和相关知识进行整合和建模，形成电力设备运行的知识库，为电力巡检人员提供决策支持和问题解决方案。

6. 智能巡检与管理：利用人工智能技术实现电力设备的自动化巡检和管理，提高巡检效率和准确性，降低人力成本和安全风险。