【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，其是否安全稳定运行将影响到供电可靠性和系统的正常运行。由于一些外界或人为因素影响，电力变压器时常会发生各种类型故障或事故。因此，本文主要研究采用变压器油色谱分析技术(DGA)，利用油中溶解气体含量历史数据预测变压器的未来运行状况，从而可以预先发现早期潜伏性故障，减少事故的发生，并可为检修人员提供决策支持。鉴于变压器油中溶解气体是一个典型的灰色系统，本文在
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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，其是否安全稳定运行将影响到供电可靠性和系统的正常运行。由于一些外界或人为因素影响，电力变压器时常会发生各种类型故障或事故。因此，本文主要研究采用变压器油色谱分析技术(DGA)，利用油中溶解气体含量历史数据预测变压器的未来运行状况，从而可以预先发现早期潜伏性故障，减少事故的发生，并可为检修人员提供决策支持。鉴于变压器油中溶解气体是一个典型的灰色系统，本文在研究普通灰色预测GM(1，1)模型的基础上，结合实际要求，提出了GM(1，1)模型的具体改进算法，以各溶
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