欢迎来到未来！在这个科技日新月异的时代，深度学习已经成为电力系统安全性分析的无可替代的工具。本文旨在通过神经网络为配电系统提供更为准确的故障诊断，从而进一步提高电力系统的稳定性和安全性。
通过使用实时数据，我们针对不同的类型的故障场景（例如过载、短路等）训练了多个预测模型。在对测试集进行验证时，这些训练好的神经网络预测模型均展现出了高精度的表现。
此外，我们还探究了影响神经网络预测配电系统安全性的重要因素。实验结果表明，有电流数据、负载率、线路长度和母线电压等因素的综合影响。因此，我们建议在评估电力系统安全性时，应该综合考虑这些因素，避免忽略潜在的风险。
总之，本研究为预测配电系统故障提供了一种新的、更为准确的解决方案，旨在进一步提高电力系统的稳定性和安全性。我们对这项工作的前景充满信心，并希望这些研究成果可以为电力行业带来更多的价值。
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