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This paper describes the theory of on-line detection of six kinds of gases-H2, CO, CH4, C2H4, C2H2, C2H6-which are dissolved in transformer oil, and analyzes the characterististics of the microcomputer detection system. The back propagation neural network (BPNN) is applied to diagnosing the transformer faults, and the results of verification show that the BPNN diagnosis method is effective

On-line detection， Transformer， Faults diagnosis

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2005年04月28日

【期刊论文】应用模糊逆方程法识别电力变压器内部过热故障回路

陈戈，陈伟根，孙才新，廖瑞金，邓武军

，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

热和电故障是导致变压器重大事故的主要原因，过热故障回路的确定又是人们一直所关注的问题。针对目前所采用的确定过热故障回路诊断正确率较低的现状，作者在模糊综合评判的基础上，根据模糊综合评判的逆过程和对大量过热故障原因和检测现象的分析建立了识别热故障回路的诊断模型，并确定了形成过热故障原因与现象之间的模糊关系矩阵。通过诊断实际分析，此方法准确、简便、实用。

模糊逆方程法，识别，过热故障回路