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变压器浪涌与故障的判别：ANN 方法

SRParaskar、MABeg、GMDhole

变压器保护是电力系统中的关键问题，其问题在于准确、快速地区分励磁涌流与内部故障电流。人工神经网络已经被提出，并证明了使用廉价、可靠和非侵入性程序解决变压器监控和故障检测问题的能力。本文给出了一种算法，其中信号的详细d1级小波系数的统计参数被用作人工神经网络（ANN）的输入，该算法发展成为一种在线检测方法来区分励磁涌流和匝间电流。故障，甚至故障位置，即 通过使用离散小波变换和人工神经网络（ANN）来确定匝间故障是在初级绕组还是次级绕组。实验室使用定制的单相变压器来收集受控实验的数据。使用离散小波变换（DWT）进行特征提取后，设计并严格训练了神经网络模型MLP。还讨论了所提出的在线检测方案。