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局部放电是评价在线高压电器绝缘状态的重要技术参数之一。绝缘缺陷和局部放电紧密关联，在线监测高压电器运行状态，实时采集绝缘局部放电信号并对其进行数理分析处理和属性分类，推断、预测绝缘缺陷部位及放电发展程度，可以预报预防事故发生。因此，局部放电模式识别技术的研究和理论探讨具有重要的工程应用价值和学术意义。因此，文中将神经网络应用于局部放电的模式识别并进行研究，对数据进行归一化处理后得到较好的网络收敛性和识别速度。