变压器是电力系统中的关键设备,其可靠运行是电力系统安全稳定的重要保证。对变压器运行状态的准确识别,有利于掌握变压器的实时工作状态,对控制变压器的运行风险和合理安排检修具有重要意义。变压器在线监测技术的发展使变压器的状态监测参数更加全面,如何利用众多监测参数,对变压器状态进行准确、全面的判断是一个需要深入研究的问题。免疫系统具有自组织学习、自适应识别等独特性能,对变压器状态分类识别具有重要的借鉴意义,基于免疫理论的变压器状态识别可更加灵敏快速地判别变压器状态,为变压器的控制及检修策略提供依据。首先,借鉴生物免疫识别的原理,建立变压器状态的免疫识别框架。在此基础上,对反映变压器运行状态的特征指标进行分析和筛选,由选取的变压器绕组绝缘类、电气试验类等各类指标组成状态向量,作为变压器状态识别的抗原。并根据特征指标的标准对变压器运行状态进行分类,对划分的四类变压器状态进行区域界定。其次,设计分析了变压器状态的免疫识别算法。将变压器免疫识别系统分为判别模块和学习模块,判别模块通过计算变压器状态抗原向量与抗体检测器中心的欧式距离进行变压器状态识别,学习模块通过变异和克隆选择的算法优化变压器状态检测器的空间分布,学习模块的自学习实现了判别模块的自适应进化。结合实例仿真,验证变压器自适应免疫算法可较好地识别变压器运行状态。最后,进一步改进变压器状态识别算法中判别模块的检测策略,在变压器判别模块中加入清除机制和吞并机制,优化状态检测器在状态识别空间的分布,进一步提高状态识别的效率和灵敏度,设计出改进的变压器状态免疫识别算法。通过仿真对比,证明改进的自适应免疫算法具有更好的适用性和扩展性。