【摘 要】
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提出的变压器故障诊断方法以多个主要影响因子为网络的输入信息，建立变压器故障诊断的遗传神经网络模型，利用 GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力，较快同时又较
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提出的变压器故障诊断方法以多个主要影响因子为网络的输入信息，建立变压器故障诊断的遗传神经网络模型，利用 GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力，较快同时又较好地综合诊断出网络输出信息的变压器故障类型。为了验证所提出识别方法的有效性，对变压器故障实测数据进行了学习和综合诊断对比，测试结果表明，基于优化遗传算法的故障诊断方法计算速度快、精度高、鲁棒性强，可以有效直观地对变压器故障类型进行综合诊断，具有一定实际应用价值。
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