在变压器差动保护中,如何准确、快速的识别励磁涌流对于提高变压器的正确动作率具有十分重要的意义,因此,本文提出一种基于改进模糊Petri网的变压器励磁涌流识别方法。结合变压器励磁涌流的产生机理及其暂态过程对单相变压器和三相变压器的仿真模型进行深入研究,分别对励磁涌流和内部故障电流进行了仿真。并对励磁涌流和内部故障电流的波形进行归纳总结,得出两者之间的差异。根据励磁涌流和内部故障电流的特征以及对现有励磁涌流识别方法的对比分析,选用基于EMD-SVD的特征量提取法、小波包分解法和谐波分析法相结合的方法进行特征量的提取,并将三种方法得到的奇异谱熵、小波能量及谐波分量特征值进行整合作为改进模糊Petri网励磁涌流识别的输入特征向量,使其具有更加稳定的特征表现能力。将模糊Petri网引入到变压器励磁涌流的识别中,并针对参数依赖经验值的缺陷,使用BP神经网络的误差反向递推原理对权值、阈值和可信度的参数进行优化,将最终收敛值作为建立模糊Petri网的参数值,从而构建起基于改进模糊Petri网的励磁涌流识别方法。为了验证改进模糊Petri网的优越性,设置五组对照组,在相同的条件下对同一样本进行仿真实验验证,并对样本的实际输出值与期望值的逼近效果和误差分布进行了综合分析。仿真实验表明,本文采用的励磁涌流特征向量提取方法特征稳定且具有较高的区分度,改进的模糊Petri网的识别准确度较高,能够有效的识别励磁涌流,提高内部故障电流的识别正确率。