电力变压器作为电力系统的关键设备，其作用不容忽视。

现如今，用电量大幅增长，用电要求也越来越高，供电企业面临的压力也在逐渐增大。

在内、外部诸多因素的共同作用下，变压器极易出现各种故障，阻碍系统正常运行，甚至会引发安全事故。

为此，必须要做好变压器的故障检测、诊断工作。

1.电力变压器故障诊断的现状 故障诊断技术依赖于对变压器进行的日常检查，如测温，监听，油中气体分析，各项电气试验等，另外，收集完备的故障数据，正确分析数据，对故障诊断都很重要。

随着经济、技术的不断发展，人工神经网络、遗传算法、模糊技术、小波分析等多种技术相继被应用于变压器的故障诊断分析中，但却很难在颇为复杂的变压器系统中获取完整的实验数据。

迄今为止，变压器故障诊断技术的研究还远不够完善，特别是在所使用的分析方法与具体诊断领域知识的有效结合方面还存在诸多问题，主要表现在以下几个方面: （1）现有的诊断方法都未将诊断对象看成一个有机的整体。

大多利用诊断对象所表现出的特定信号来诊断特定类型的故障.未能有效地考虑各种故障现象之间可能存在的相互关联。

（2）目前大部分研究者在根据DGA结果判断变压器故障类型方面，仍主要局限于IEC三比值法的分析思想，仅从分析故障点的物理特性出发，最终的判断结果实际上仅能给出故障所表现的征兆(如过热或放电)，对维修策略的制定缺乏指导意义。

（3）由于油中溶解气体的累积效应和取样分析时的误差影响，目前常规的DGA诊断方法很难在溶解气体含量较小的情况下对故障进行分析，只有当某些特征气体含量超过”注意值”时，根据DGA结果的判断才被认为是有意义的。