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变压器作为电力网络中变电、输电、配电的重要设备，其综合性能、经济成本、节能环保等直接关系着电力系统的经济效益和社会效益。目前，随着电力工业技术的不断发展，变压器设计水平、制造工艺有了很大幅度的提高，但从总体水平来看，与发达 还存在着一定的差距，特别是在变压器的设计方面，还不能满足高性能、低成本、少能耗等要求，因此，有必要对变压器优化设计进行研究，提高变压器设计水平，保证电力系统的、稳定、持续运行。变压器优化设计是在保证产品综合性能的基础上，参考相关国际标准和国内规范，结合用户特殊需求，通过变压器设计基本方法得出 的变压器产品，实现经济效益和社会效益双赢的目标。目前，按冷却方式可将变压器分为干式变压器和油浸式变压器两种，虽然干式变压器以诸多优点得到了快速推广和应用，但还无法完全取代油浸式变压器，特别是在农网中，油浸式变压器还占据着很大比例，因此，文章主要对油浸式变压器的优化设计进行分析，以便产生 广泛的实践指导意义，以促进油浸式变压器在电力系统中整体效益的 化。
油浸式变压器在线故障综合诊断方法,油浸式变压器在线故障综合诊断方法：电检测法、超声波检测法、红外成像检测法、脉冲电流检测法、RIV检测法、光检测法、微水分析法、超高频检测法、化学检测法（DGA法）。 基于人工智能的油浸式变压器在线故障诊断系统 ,目前很多人工智能的方法如神经网络、专家系统、聚类分析、灰色理论、支持向量机、粗糙集等，它们中的一种或几种集成的方法被应用于电力变压器绝缘诊断中，并取得了较好的诊断效果。其中将神经网络与专家系统结合对变压器进行故障诊断；文献[4]利用不同算法改进了神经网络，提高了诊断准确率；将神经网络与其他智能诊断方法结合，对变压器故障进行组合诊断。用模糊聚类与其他算法结合，对变压器故障进行组合诊断，但模糊聚类分析中采用了模糊C均值（Fuzzy C-Means，FCM）算法，其无需任何先验知识，只考虑故障在特征气体空间上的聚集效应，自动将故障进行分类。因此存在受样本的分布和初始参数影响大，容易陷入局部 小的缺点；文献[7]利用灰色关联度进行变压器故障诊断。根据其严重程度，热性故障常被分为轻度过热（一般低于150℃）、低温过热（150～300℃）、中温过热（300～700℃）、高温过热（一般高于700℃）四种故障情况。电故障通常指变压器内部在高电场强度的作用下，造成绝缘性能下降或劣化的故障。根据放电的能量密度不同，电故障又分为局部放电、火花放电和高能电弧放电三种故障类型。
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