【摘 要】
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大型电力变压器是电力系统的枢纽设备之一，其运行状况将直接影响电力系统的安全运行，一旦发生故障将对电力系统和终端用户造成重大的影响和危害。因此，对电力变压器进行早期内部故障预测具有十分重要的意义。本文对基于变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gases Analysis，简称DGA）技术的大型电力变压器内部故障诊断技术和遗传算法原理进行了深入的分析，首次将灰色预测理论引入到大型电力变压器内部
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大型电力变压器是电力系统的枢纽设备之一，其运行状况将直接影响电力系统的安全运行，一旦发生故障将对电力系统和终端用户造成重大的影响和危害。因此，对电力变压器进行早期内部故障预测具有十分重要的意义。本文对基于变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gases Analysis，简称DGA）技术的大型电力变压器内部故障诊断技术和遗传算法原理进行了深入的分析，首次将灰色预测理论引入到大型电力变压器内部故障预测工作中，运用遗传算法实现预测模型的优化，建立了基于遗传算法的变压器内部故障
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