介绍电力系统的重要性及其对社会经济的影响，同时强调线路故障定位在电力系统维护中的关键作用。
明确本研究旨在探索基于人工智能技术提升电力系统线路故障定位精度和效率的目标。
探讨基于人工智能的故障定位方法对提高电力系统稳定性与安全性的重要意义，特别是在应对突发事故时的作用。
简要概述本文的主要研究内容，包括人工智能算法的应用及其在电力系统线路故障定位中的实证分析。
介绍电力系统的基本组成部分，包括发电、输电、配电及用户端的关系和功能。
详细分析电力线路常见故障类型，如短路、断线和接地故障，并探讨其对电力系统的影响。
探讨故障定位在电力系统故障恢复中的重要性，并分析及时准确定位对减少经济损失的作用。
回顾传统的电力线路故障定位方法，如时间差法和电流法，讨论其优缺点及应用局限性。
介绍人工智能的基本概念及主要技术，包括机器学习、深度学习和数据挖掘等在内的相关技术。
阐述不同机器学习算法在故障定位中的应用，分析决策树、支持向量机和神经网络的适用性。
深入探讨深度学习模型（如卷积神经网络）在电力系统故障定位中的有效性及其实现方法。
分析数据预处理和特征提取的重要性，介绍如何通过这些步骤提升故障定位模型的性能。
描述实证研究的总体框架和所采用的方法，包括数据收集、模型构建及验证过程。
介绍所使用的数据集来源、特征变量选择及实验设计，包括训练集和测试集的划分。
对实验结果进行详细分析，比较传统方法与基于人工智能的定位方法的效果及优劣。
讨论实证结果的意义，分析可能的误差来源及未来研究的方向。
总结本研究的主要发现，重申基于人工智能的故障定位方法在电力系统中的优势与应用前景。
提出未来在人工智能技术与电力系统结合方面的研究方向，包括新算法的探索和数据集的扩展。
基于研究结论，向电力行业提出政策和实践方面的建议，以促进人工智能技术的应用与发展。