变压器差动保护的涌流判据是继电保护研究的重要课题.该文用神经网络来构成涌流识别的主要判据,利用实际变压器的涌流和故障电流数据来进行神经网络训练,并对训练成功后的神经网络性能进行了测试考察.论文对变压器励涌流形成机理和常用涌膛判据进行了简要分析,在此基础上论文完成了以下工作:1.设计了两个不同的神经网络作于对励磁涌流的判别.一个网络的输入量是样本数据的各次谐波分量,称为特征量网络;另一个网络的输入量是样本数据的采集点数值,称为采样值网络;2.进行了变压器空载合闸和内部短路的实验,并将实验录波数据用于提取神经网络的数据样本.数据样本的一部分作为神经网络的训练样本,另一部分作为神经网络的测试样本,用来考察神经网络的性能;3.为了进一步考察神经网络的性能,对变压器空载台闸和内部短路过程进行了数字仿真,仿真数据全部作为测试样本用来考虑神经网络的范化能力;4.对神经网络训练和测试的结果进行分析,研究神经网络涌流判据在实用中可行性.