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人工智能技术在变压器故障诊断中的应用研究

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摘要

针对输变电状态检修管理系统在变压器油中气体分析的准确度问题,利用人工智能技术,提出基于模糊TOPSIS的量子神经网络(QNN)故障诊断模型,将改良三比值与基于模糊TOPSIS的量子神经网络方法相结合,从而实现具有较高诊断准确率的变压器故障诊断方法,并取得了良好的应用效果.

著录项

来源
《吉林电力》 |2014年第1期|14-17|共4页
作者
张嘉; 李守学; 邹姗姗; 赵智勇;
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作者单位

长春工业大学,长春 130000;

国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,长春 130021;

国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,长春 130021;

长春毕博诚科技有限公司,长春130000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类维护、检修;
关键词
主变压器; 状态检修; 人工智能技术; 故障诊断;

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