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复杂系统变压器的油中溶解气体分析是变压器绝缘寿命估计和绝缘故障诊断的重要依据，针对传统BP算法收敛速度慢，学习效率低等缺点，运用灰色系统理论，通过缩小神经网络输入样本的灰色区间，避免输入样本矢量的无限制增长，提高了神经网络学习性能，加快了网络的收敛速度；在此基础上，提出了一种基于灰色区间神经网络的变压器故障诊断模型；实例诊断结果表明，该模型能够快速找出故障类型而且能确定故障部位，具有很高的故障诊断率，并且大大提高了收敛速度，验证了其有效性。