电力负荷预测容易受到高频、低频和超低频振荡的干扰，预测精度不高。在无线ZigBee组网协议下进行电力负荷传感器信息组网，构建电力负荷数据采集模型并对模型进行修正。根据电力负荷数据采集结果，得出高频低频振荡和超低低频干扰因素。进行神经网络样本数据训练，去除冗余数据，输出电网负荷数据集。利用神经网络分类器对得到的数据集进行分类融合，根据电力负荷数据融合结果实现电力负荷预测。仿真结果表明，采用该方法进行电力负荷预测精度高，预测过程抗干扰性好，在电力负荷实时监测和信息调度方面具有良好的应用价值。

本文主要对深度卷积神经网络相关内容进行分析，其中着重探究深度卷积神经网络识别故障结果及处理故障方法。对上述内容分析，有利于提升故障诊断的可靠性、准确率，提升故障处理的效率和质量。通过对上述相关内容的分析，以期为相关工作人员提供参考借鉴。

机床一旦产生故障对整个生产有很大的影响，本文利用深度卷积神经网络构建模型对电气故障的图像进行训练学习，模型运行过程中，将收集到的图像输入模型内进行样本训练，构建的网络神经系统故障识别系统，并分析其结果与其他诊断故障方法进行对比，综合比较得出，深度卷积神经的应用得出较高的故障排除准确率。