【摘 要】
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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,其运行状态直接影响电力系统的安全运行的水平。及时诊断发现变压器的潜在的故障,迅速对潜在故障进行诊断排除,保证变压器的安全稳定运行,从而有效提高供电的可靠性,是目前电力部门主要关注的一个重要问题之一。由于电力变压器的故障的引发的因素有很多,故障的征兆和故障类型之间的数学关系常常是复杂的非线性关系,这样就使得建立故障诊断数学模型变得十分困难。由于人工神经网络
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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,其运行状态直接影响电力系统的安全运行的水平。及时诊断发现变压器的潜在的故障,迅速对潜在故障进行诊断排除,保证变压器的安全稳定运行,从而有效提高供电的可靠性,是目前电力部门主要关注的一个重要问题之一。由于电力变压器的故障的引发的因素有很多,故障的征兆和故障类型之间的数学关系常常是复杂的非线性关系,这样就使得建立故障诊断数学模型变得十分困难。由于人工神经网络具有分布并行处理,自学习性,以及能够实现非线性映射的等优点,为解决变压器故障诊断这一问题开辟了
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