【摘 要】
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摘要：利用油中溶解气体数据诊断变压器故障（DGA法）是目前使用最为广泛的方法之一，本文引入了BP神经网络，选取7种特征气体含量作为输入量，6种故障类型作为输出量，提出了一种对变压器故障进行估算和预测的方法。利用MATLAB建立对变压器DGA数据的BP神经网络模型，并通过对实际样本数据的学习训练，分析诊断结果，提出了未来研究的方向和展望。 关键词：BP神经网络；变压器；故障预测 作者简介：吴仁
【机 构】
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江西省电力公司超高压分公司赣州500kV变电站 江西 赣州 341000
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利用油中溶解气体数据诊断变压器故障(DGA法)是目前使用最为广泛的方法之一,本文引入了BP神经网络,选取7种特征气体含量作为输入量,6种故障类型作为输出量,提出了一种对变压器故障进行估算和预测的方法.利用MATLAB建立对变压器DGA数据的BP神经网络模型,并通过对实际样本数据的学习训练,分析诊断结果,提出了未来研究的方向和展望.
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