【摘 要】
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变压器是电力系统中的重要枢纽设备，及时、准确地掌握变压器的运行状态和故障，并能够及时有效地采取相应措施，对电力系统的安全、稳定和经济运行意义重大。在电力变压器油中溶解气体与故障类型之间关系的基础上，针对BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺陷，提出了基于膜计算与BP算法相结合的故障诊断方法。该方法利用膜计算全局寻优的功能，来优化BP神经网络的初始权值和阈值，利用BP算法的学习和分类功能实
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变压器是电力系统中的重要枢纽设备，及时、准确地掌握变压器的运行状态和故障，并能够及时有效地采取相应措施，对电力系统的安全、稳定和经济运行意义重大。在电力变压器油中溶解气体与故障类型之间关系的基础上，针对BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺陷，提出了基于膜计算与BP算法相结合的故障诊断方法。该方法利用膜计算全局寻优的功能，来优化BP神经网络的初始权值和阈值，利用BP算法的学习和分类功能实现变压器故障的正确分类。本文的主要工作如下：(1)根据细胞膜具有穿透的特性，细胞
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