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研究了局部放电故障类型的智能识别方法和其识别效果。基于超高频法研究了局部放电的信号特征，分析了不同放电类型的信号特征差异。构造了局部放电的二维谱图，提取了6个统计特征参数作为神经网络的输入，用以识别放电类型。通过对设计的三种放电类型的试验分析，发现放电样本选取对识别正确率有很大的影响，合理选取可提高识别效果。