基于模糊神经网络的变压器故障诊断技术研究

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随着社会经济的快速发展,人们对电力的需求越来越高,我国政府对电力行业的安全更加重视。变压器作为整个电力系统最重要的设备之一,其可靠性关系到整个电力系统能否安全稳定运行,所以对变压器进行故障诊断具有重大实际意义。当前电力系统设备维修模式已从传统的“定期维修”向科学合理的以可靠性为中心的“状态维修”转变。变压器油中溶解气体分析(DGA)技术是已被证实确实有效的“状态维修”技术,也是当前变压器故障诊断的主要方法,本文故障诊断数据就是DGA数据。变压器故障发展过程就是DGA数据与故障类型之间的非线性
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