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摘要
绕组热点温度是影响油浸式电力变压器绝缘老化程度的重要因素之一。已有的变压器热点温度计算方法主要包括经验热模型、热路等值模型、人工智能算法等，这些方法在计算准确性和实际应用方面各有不足。基于此，提出了基于多物理场仿真和神经网络算法相结合的油浸式变压器热点温度反演方法。借助多物理场仿真技术实现变压器的高精度模拟，以获取多种环境温度和负载升降变化运行断面下的可信样本，并提取环境温度、顶层油温、负载系数等特征参量作为输入，采用反向传播神经网络建立变压器热点温度的反演模型。以100 kVA/10 kV变压器为例进行分析，结果表明该文提出的热点温度计算方法可以实现负载系数和环境温度变化过程中热点温度的动态反演，其动态反演曲线和实际测量曲线均方根误差为0.94℃，较现有的导则经验公式和热路模型有更高的计算精度。
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