【摘 要】
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为解决传统变压器故障诊断方法存在的诊断精度低、实时监测效果差的问题,提出构建基于自适应神经网络的变压器健康诊断模型.通过构建变压器状态量数据的时间序列自回归模型,
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为解决传统变压器故障诊断方法存在的诊断精度低、实时监测效果差的问题,提出构建基于自适应神经网络的变压器健康诊断模型.通过构建变压器状态量数据的时间序列自回归模型,对变压器状态量数据进行拟合;将变压器状态量数据的时间序列进行自适应神经网络训练,获取量化结果;在此基础上,获取变压器状态量数据跟随时间变动状态特征;基于获取的状态特征量,构建变压器状态特征健康诊断模型,实现变压器状态诊断.实验结果表明:采用所设计的模型进行变压器状态诊断的精度较高,诊断故障的漏识率下降,对变压器故障能够进行及时监测.
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