【摘 要】
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为实时、客观地衡量在役变压器故障所带来的风险，从评估的准确性和快捷性的角度，提出了基于模糊层次分析法和人工神经网络相结合的变压器风险评估方法．通过分析影响变压器风险水
【机 构】
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华北电力大学高电压与电磁兼容北京市重点实验室,湖南省电力公司永州电业局,长沙理工大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50977003)
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为实时、客观地衡量在役变压器故障所带来的风险，从评估的准确性和快捷性的角度，提出了基于模糊层次分析法和人工神经网络相结合的变压器风险评估方法．通过分析影响变压器风险水平的风险因素，构建了变压器风险评估的层次分析模型，在模型中建立风险评估指标体系，并结合模糊一致判断矩阵，定量计算出变压器风险分析中各风险因素的权重；利用人工神经网络的自适应能力与非线性映射能力，将权重大的风险因素作为神经网络的输入，实现变压器风险的智能化量化评估．仿真结果表明，该方法提高了风险评估的速度和结果的准确度，能为变压器的风险管理与维
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