摘要
随着城市化进程的加速和人们环保意识的提高，变电站噪声污染问题日益受到关注。
传统的变电站噪声监控与测试方法存在效率低、精度不足、成本高等问题，难以满足现代电力系统对噪声监测和治理的迫切需求。
人工智能技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路和方法。
本文综述了人工智能技术在变电站噪声监控与测试中的应用现状。
首先介绍了变电站噪声的基本概念、来源和危害，以及人工智能技术的基本原理和常见算法。
然后，重点阐述了人工智能技术在变电站噪声识别与分类、噪声预测、噪声源定位、噪声分布测量等方面的应用，并对现有研究成果进行了分析和比较。
最后，总结了人工智能技术应用于变电站噪声监控与测试领域所面临的挑战和发展趋势。
关键词:变电站噪声；人工智能；机器学习；深度学习；噪声监控；噪声测试
#1.1变电站噪声概述
变电站是电力系统中不可或缺的组成部分，其主要功能是进行电压变换和电力分配。
然而，变电站在运行过程中会产生各种噪声，这些噪声对周围环境和居民生活造成一定的影响。
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