电力行业是各领域发展的先行行业,也是国民经济得以持续稳定发展的基石。当代对电力系统的要求变得越来越高,这也使得电力系统逐渐向大容量、超高压和跨区域的方向发展。变压器作为电力系统的核心设备,其正常工作是能够保证电力系统安全、可靠、高质量的运行的重要因素。人们通过早期故障诊断可以及时的查出变压器内部的早期故障,并且评估其运行状态,从而为负荷的调度提供更多的决策参考,并以此制定状态检修计划。本次研究也将油中溶解气体分析与神经网络技术相结合,利用人工神经网络本身所具有自主学习性、非线性等优点,便可以实现在线监测变压器状态的功能,也会在故障初期检测到正在发展中的缺陷,从而达到对变压器故障更及时、更精准、更智能的检测。与此同时,为了提高故障诊断的效率和诊断速度,本文提出神经网络与粗糙集相结合的方法,将庞大的故障样本利用粗糙集理论进行约简,将通过粗糙集约减而得到的规模较小的约简决策表作为神经网络的训练样本,并将此过程建立成变压器故障诊断模型,从而对变压器的故障进行诊断。针对现今变压器故障诊断方法准确度较低的问题,本文采用基于神经网络的故障诊断与基于粗糙集和神经网络的故障诊断分别仿真,并将结果加以对比,采用相同的故障样本数据,通过建立神经网络的诊断仿真,得出两种方法的诊断精度、诊断步长等,并以此分析对比两种方法的仿真过程和结果,仿真结果证明了后者更高效、更精确,并具有更高的实用价值。