電力運行部門歷來十分重視變壓器等電氣設(shè)備的絕緣監(jiān)督，國內(nèi)外電力行業(yè)大都采用定期大修和預(yù)防性試驗制度。這種方法在一定程度上保證了兩次大修之間電力設(shè)備的安全運行，但是這種方法也存在著缺點。首先，停運檢修不僅讓電力部門付出大量的人力物力，而且給用戶造成很大的不便；其次，停電檢修并不能準確反映出電力設(shè)備實際運行時的狀態(tài)，因此也就并不能完全保證電力設(shè)備在實際運行時的安全。因此通過開展對變壓器局部放電的在線監(jiān)測，可以在一定程度上發(fā)現(xiàn)許多內(nèi)部存在的缺陷，對保證變壓器安全可靠運行具有重要的現(xiàn)實意義。
要準確地了解和掌握變壓器內(nèi)缺陷類型性質(zhì)和特征，有效的方法是對獲得的局部放電信號進行模式識別。大量的研究表明，不同的放電模式對絕緣的危害程度不同。如：變壓器內(nèi)部的氣隙及油中雜質(zhì)放電對變壓器絕緣的危害程度較小，只有緩慢地老化作用；高壓線圈端部的靜電板處常發(fā)生的油隙放電、由線圈中的長墊塊向圍屏發(fā)展的沿面放電以及懸浮電極放電則會使絕緣在較短時間內(nèi)損壞。因此監(jiān)測變壓器的局部放電不但要知道當前放電量的大小，而且要知道放電的類型。
傳統(tǒng)的放電類型識別主要靠有經(jīng)驗的專業(yè)人員來完成，在不考慮數(shù)據(jù)準確度的情況下，診斷結(jié)果的合理性主要取決于專業(yè)人員的責任心和經(jīng)驗的積累程度。隨著計算機技術(shù)及數(shù)字信號處理技術(shù)的發(fā)展，人們提出了許多種自動模式識別方法，如基于隱式馬爾可夫模型（Hidden Markov Models），人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、模糊理論、專家系統(tǒng)等模式識別法，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其大規(guī)模處理能力、分布式存儲能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力成為該領(lǐng)域研究人員的首選工具之一。特別是把現(xiàn)代數(shù)學(xué)分析技術(shù)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合用于放電類型的模式識別中，會大大地提高識別效果。
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