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文檔簡介
1、電力變壓器是電力系統(tǒng)中最重要的電氣設備之一，其工作狀態(tài)對于電力系統(tǒng)的正常運行有直接的影響。變壓器油中溶解氣體分析(DGA)是其內部故障診斷的重要手段，實踐證明應用變壓器油中溶解氣體分析技術診斷變壓器故障是非常有效的。變壓器故障是變壓器本身及其應用環(huán)境綜合作用和長期積累的結果，因而變壓器故障的征兆多種多樣，故障征兆與故障機理間的聯(lián)系也錯綜復雜，這就給建立通用的變壓器故障診斷方法造成了很大的困難。論文將以油中溶解氣體組成含量為特征量，運用模
2、糊模型及其推理技術，開展變壓器運行狀態(tài)識別研究。 由于當前大量保存的油中溶解氣體組成含量是實值樣本，為提高了模糊模型在變壓器運行狀態(tài)識別中的應用能力，首先需要解決面向實值樣本時模糊模型的獲取問題，為此在系統(tǒng)分析面向實值樣本數(shù)據(jù)時各種模糊推理系統(tǒng)的獲取過程和主要獲取技術的基礎上，提出了基于GA-BP混合智能學習策略的TSK模糊模型，并論述了與之相關的問題，包括模糊模型種群編碼、進化策略及其適應值評估策略，推導了在進化過程中模糊模型
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