【摘 要】
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变压器油击穿电压的预测,对于变压器的故障诊断和日常维护具有重要的意义。本文提出了1种击穿电压多参数关联预测方法,即通过对变压器油日常监督数据进行灰色关联分析,挖掘与
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变压器油击穿电压的预测,对于变压器的故障诊断和日常维护具有重要的意义。本文提出了1种击穿电压多参数关联预测方法,即通过对变压器油日常监督数据进行灰色关联分析,挖掘与击穿电压存在强关联性的指标;利用BP网络建立击穿电压与4个强关联性指标的关系模型;采用模糊C均值聚类算法聚类原始样本,以聚类中心训练网络,以解决大样本情况引起的网络结构复杂、收敛性及泛化能力差等神经网络固有问题。仿真结果表明,预测模型精度较高,预测值与实际值的相对误差均在10%以内,能够满足实际应用要求,具有重要的应用价值。
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