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电流互感器（CT）由于饱和使得副边电流变形，进而导致保护与测量应用中的许多问题。为此，提出一种补偿CT饱和特性的方法，以改善其测量性能。所提算法基于具有2个可变参数的sigmoid函数，构建了新型柔性神经网络，以估算CT励磁电流。实时地将估算所得励磁电流与扭曲的副边测量电流相加，即得补偿后原边电流。在学习过程中，所建补偿器的各柔性神经元柔性地改变其形状以适应各自的角色，高度柔性特点增强了网络学习能力，不但可减少网络节点数，而且可减少迭代学习时间。仿真研究中，应用一个900：5A的CT测试所提出的补偿器，测