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基于DGA的变压器故障诊断智能方法分析
被引:13
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钟运平
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广东电网公司河源供电局 华南理工大学电力学院

张勇
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国网江西省赣西供电公司 华南理工大学电力学院

程小华
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华南理工大学电力学院 华南理工大学电力学院
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[1] 华南理工大学电力学院
[2] 广东电网公司河源供电局
[3] 国网江西省赣西供电公司
来源:
关键词:
变压器;
故障诊断;
DGA;
智能方法;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM407 [维护、检修];
学科分类号:
摘要:
针对传统变压器故障诊断方法的不足,介绍了多种智能诊断方法在基于油中溶解气体分析(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)的变压器故障诊断中的应用,包括人工神经网络、模糊理论、专家系统、灰关联分析及其他智能方法。通过对这些智能诊断方法的分析,得出其优缺点及需要改进的方案,为研究人员选择最优油浸式电力变压器故障诊断方法提供参考。最后对基于DGA的变压器故障智能诊断方法进行了展望,并分析了未来的发展方向。
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