【摘 要】
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封闭式气体绝缘变电站（Gas Insulated Substation, GIS）以其绝缘性能好、结构紧凑、易于维护等优点被广泛应用于电力系统中。GIS一旦故障会影响整个输变电系统，并造成极大的损失。因此，实现对GIS设备的故障诊断具有重要的意义和必要。本文分析比较了国内外GIS设备的检测方法，阐述了BP神经网络技术在故障识别方面的应用。为了进行局部放电故障类型的识别，本文设计了一个基于BP神经网
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封闭式气体绝缘变电站（Gas Insulated Substation, GIS）以其绝缘性能好、结构紧凑、易于维护等优点被广泛应用于电力系统中。GIS一旦故障会影响整个输变电系统，并造成极大的损失。因此，实现对GIS设备的故障诊断具有重要的意义和必要。本文分析比较了国内外GIS设备的检测方法，阐述了BP神经网络技术在故障识别方面的应用。为了进行局部放电故障类型的识别，本文设计了一个基于BP神经网络的GIS局部放电信号识别系统，并介绍了其系统构成以及数据分析流程。介绍了放电信号谱图的形成及谱
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