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电力变压器是电力系统中最重要的电气设备之一，也是导致电力系统事故最多的电气设备之一，其运行状态直接影响系统的安全性水平。及早发现变压器的潜伏性故障，保证变压器的安全运行，从而提高供电的可靠性，是电力部门关注的一个重要问题。因此，研究变压器故障诊断技术，提高变压器的运行维护水平，具有重要的现实意义。本文首先论述了对基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的原理及多种诊断方法，在此理论基础上开发了基于神经网络的专家系统。在系统中，改进BP神经网络作为专家系统的一个知识模块，成为诊断主模块，