本文提出一种基于去极化电流小波分析和概率神经网络(PNN)相结合评估变压器油纸绝缘状态的方法。首先对去极化电流谱线进行db6小波六层分解,得到各个频段的信号分量;然后,利用各个频段的信号分量生成能量特征向量;进一步,利用50多台不同绝缘状态变压器生成的能量特征向量构建训练样本集来训练概率神经网络,构建基于概率神经网络(PNN)的变压器绝缘状态评估方法;最后,利用构建的绝缘状态评估方法对测试样本集进行绝缘状态评估。结果表明:本文提出的基于去极化电流小波分析和概率神经网络(PNN)的变压器油纸绝缘状态评估方法可以快捷有效地评估变压器油纸绝缘老化状态,为利用去极化电流谱线评估变压器绝缘状态提供新思路...