基于径向基神经网络的变压器故障诊断
结果列于表3中。由表3可以看出，三比值法诊断准确率为73.3%，神经网络的诊断要比三比值法准确，而且有些三比值法无法诊断或诊断错误的故障类型，神经网络的诊断结果与实际故障基本一致。因此，该模型满足电力变压器诊断的可靠、快速、精度等要求，能有效地用于电力变压器的故障诊断中。4 结束语本文分析了传统的以油中溶解气体为依据的变压器故障诊断方法及特点，针对其诊断率不高的问题，研究了将人工神经网络应用于变压器故障诊断中。与改良的三比值法相比较，RBF神经网络能有效地应用于变压器故障中，并具有较高精度。因此，RBF神经网络能够满足电力变压器诊断的要求，可以作为诊断变压器故障时的优先选择。参考文献：[1] 孙才新，陈伟根，李俭等.电气设备油中气体在线监测与故障诊断技术[M].科学出版社，2003.[2] 张利刚.变压器油中溶解气体的成分和含量与充油电力设备绝缘故障诊断的关系[J].变压器，2000.37（3）：39-42[3] 张冠军，钱政，严璋.DGA技术在电力变压器绝缘故障诊
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