【摘 要】
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电力变压器的可靠性直接关系到电网的安全,而依据油色谱诊断变压器故障是有效的方法之一,本文引入人工神经网络,通过对变压器油中气体含量的研究,以及神经网络的学习,提出了
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电力变压器的可靠性直接关系到电网的安全,而依据油色谱诊断变压器故障是有效的方法之一,本文引入人工神经网络,通过对变压器油中气体含量的研究,以及神经网络的学习,提出了标准BP网络与改进型BP网络的诊断模型,进而对同一样本进行多种训练,并通过对误差仿真结果的比较,,进一步证实了改进型算法的可行性与优越性。将BP人工神经网络诊断结果与IEC三比值法诊断结果和实际故障结果进行了分析比较,实践证明,神经网络诊断法比采用其他几种判断准则对同一故障性质进行判断的准确率有显著的提高,从而对变压器的故障诊断提供了更为科学的方法。
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