基于大数据的电力系统故障诊断技术研究本文提出了一种创新性的基于大数据技术的电力系统故障诊断方法，该方法通过整合先进的机器学习算法和交互式可视化技术，实现了对电力系统各类故障的智能化识别与深度分析。该系统采用随机森林算法作为核心分类器，构建了高精度的故障分类模型，同时利用TensorFlow深度学习框架实现了多层次的特征提取与模式识别。在可视化方面，系统基于Django这一高效的Python Web框架，开发了功能完善的可视化分析平台，能够直观展示故障诊断结果和系统运行状态。整个方案不仅提高了故障诊断的准确率，还显著提升了电力系统运维的智能化