变压器在线监控与故障诊断系统是利用传感器技术、计算机技术、通信技术、智能算法等原理与方法对变压器运行状态进行实时监测和对变压器故障进行在线诊断、判别故障类型并提供决策以及控制的系统。该系统通过处理变压器油中的气体数据,得出变压器运行状态。当变压器出现故障时,能对变压器故障进行诊断,得出故障类型和提出决策,并发出报警信号,通知工作人员处理;如果故障严重系统会自动切断变压器的线路,以防止故障的发生。实现对变压器状态的在线监控,大大地提高了变压器运行的稳定性,极高地提升了供电部门的服务质量。本文采用神经网络建立变压器在线监控模型,用粗糙集理论和专家系统建立变压器故障诊断模型,结合传感器技术、通信技术、计算机技术构建变压器在线监控与故障诊断系统。对提高变压器故障预测的科学性、及时性和诊断的正确性都具有重要的意义。所做的主要工作如下:1.设计了变压器在线监控与故障诊断系统的总体结构,再分别对各个子系统如数据采集、GPRS无线通信、监控终端等部分分别进行了设计。2.利用神经网络方法构造了一个基于神经网络的变压器在线状态监测模型,并将该模型应用在某电站变压器实际运作中,取得了较好的效果。3.利用粗糙集、专家系统建立变压器故障诊断模型。该模型在某电站变压器的诊断中提出了可靠的诊断结果以及相应的解决对策。4.利用Microsoft Visual C++6.0、Mocrosoft SQL Server 2000对监控终端系统和主要运行界面进行了设计。最后对论文进行总结,对下一步要进行的工作提出自己的设想。