【摘 要】
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针对传统的变压器故障诊断方法的不足,提出了基于油中溶解气体分析（DGA）方法和广义回归神经网络（GRNN）的变压器故障诊断方法.以DGA方法获取GRNN故障诊断模型的输入特征向量,建立
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61104071)
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针对传统的变压器故障诊断方法的不足,提出了基于油中溶解气体分析（DGA）方法和广义回归神经网络（GRNN）的变压器故障诊断方法.以DGA方法获取GRNN故障诊断模型的输入特征向量,建立了GRNN故障诊断模型,为了检验GRNN诊断模型的实际诊断能力,以某变电所主变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并与标准BP神经网络（BPNN）和LM算法改进的BPNN（LM-BPNN）的诊断结果进行对比.仿真结果表明：DGA方法与GRNN的联合变压器故障诊断方法的诊断速度更快、准确率更高和泛化能力更强,且GRNN故障
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