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根据各溶解气体的在线监测数据,采用灰色GM(1,1)和PNN融合技术进行在线故障诊断.先通过GM(1,1)预测模型预测未来时刻变压器中矿物绝缘油在电和热的作用下,分解产生的氢、甲烷、乙烷、乙烯及乙炔5种气体溶解浓度,并将预测结果作为概率神经网络故障诊断的输入利用PNN进行变压器故障诊断.实例表明,该方法能够诊断变压器在未来时刻的绝缘状况,并能满足工程实际需要.