摘要：电力变压器绕组热点健康状态在线评价分析过程复杂,且热点位置具有不确定性,传统模型无法得到可靠的特点健康状态评价结果。为此,构建了一种新的电力变压器绕组热点健康状态在线评价分析模型。利用环境温度与运行负载参量的顶层油温对电力变压器绕组热点温度进行计算。在此基础上,采用人工智能技术完成电力变压器绕组热点健康状态在线评价分析模型的构建,利用隶属函数神经网络求出所有输入变量的模糊隶属度,把得到的模糊隶属度传输至模糊推理神经网络,给出所有模糊子集的隶属度,利用最大隶属度原则获取热点健康状态评价结果。实验结果表明,所构建模型评价结果可靠。

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