电力变压器作为电网中的枢纽设备,能够调整电压大小和输送电能,对电力系统稳定供电起着至关重要的作用。随着电网规模的扩大,已有较多变压器常年满载运行,这些设备的运行状态逐渐恶化,故障率也不断提高。由于电力传输的特殊性,一旦发生故障将会影响整个网络的安全供电,并且造成设备损坏和经济损失,甚至危害人生安全。因此,对变压器进行合理的状态评估和准确的故障诊断能有效地提高供电可靠性,具有十分重要的意义。现阶段,运维人员主要依靠在线监测数据和预防性试验来判断变压器运行状态。根据某一特定的指标大小,按照相关标准规定的阈值进行状态划分,虽然测量技术的发展,提高了试验的准确性,但是大多数都只能评估某一项状态,并且由于指标有限,具有很大的片面性,并没有综合的利用各类信息作出整体的状态评估。针对以上问题,本文在相关标准和规程的基础上,建立了基于数据挖掘的变压器状态评估和故障诊断模型,为运维人员准确掌握变压器运行状态,进行状态检修提供指导。论文参考了大量技术规程和相关标准,并考虑各专家经验,建立了变压器的多维信息评估模型。指标体系在实用性、有效性和经济性等方面进行了优化,并对评估准则和运维策略进行了改进,并在此基础上建立了变压器的状态评估和故障诊断模型。利用模糊层次分析法构建变压器状态评估模型,根据在线监测数据和历史数据,融合多维信息和各方面因素对变压器健康状况进行评估。研究了各指标之间的权重关系,并对计算过程进行了优化,针对该方法中存在的主观性缺陷,引入了改进熵权法计算其客观权重,指标的客观熵越大,通过信息熵得到的权重越小,考虑主客观两方面权重得到组合权重,既突出了数据间的差异性,又对专家经验给予足够的重视。利用BP神经网络学习状态评估的非线性映射关系,简化了指标赋权和计算过程,提高了评估模型的实用性和快捷性。利用模糊聚类理论对变压器进行故障诊断,考虑了指标的不确定性和模糊性,用模糊隶属度表示变压器所属的故障类型,并给出了详细的故障诊断步骤。模糊C-均值聚类是一种无监督学习的聚类方法,可以有效地利用大量监测数据中的无标签信息。针对聚类方法中初始聚类中心随机设定导致聚类结果不稳定的缺陷,用人群搜索算法对聚类中心进行优化,提高了聚类的效率和准确性。通过工程实例进行验证,应用本文设计的变压器状态评估和故障诊断模型,能够准确地判断变压器的健康状态和故障类型,为变压器的差异化运维提供可靠的决策依据。