%0 Journal Article
%T 基于广义回归神经网络的油纸绝缘变压器的寿命预测
%A 林　？
%A 　兰　生
%A 　张宇航
%J 高压电器
%P 125-130
%D 2015
%X 文中基于广义回归神经网络（GRNN）技术挖掘数据变化规律，构建了GRNN神经网络预测模型，运用该模型对油纸绝缘变压器进行寿命预测。将变压器绝缘纸老化过程中生成的特征产物如糠醛、CO2和CO的质量分数，以及相关时间参量作为模型输入。将所采集的多组油纸绝缘变压器的测试样本作为基础数据，运用该模型对相应的变压器进行寿命预测。结果表明，模型寿命预测的输出值与实际值基本一致，从而验证了模型的合理性，这对监测绝缘材料老化状态的进一步研究具有现实意义。
%K 广义回归神经网络
%K 油纸绝缘变压器
%K 寿命预测
%U http://www.zgydq.com/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201502021