电力变压器在电力系统中是核心设备,主要用于控制潮流、传送能量、调整电压等级。如果电力变压器出现故障,就会导致电网运行出现问题,甚至会导致整个电力系统崩溃。因此,利用在线监测系统监测变压器的运行状态,提前预测变压器的故障,就能提前做好维护变压器的针对性准备,不仅可以提高电力变压器的安全性和稳定性,同时能够维护整个电力系统的安全性、稳定性,具有极强的现实意义。除此以外,加强对电力变压器的在线监测,还能够延长电力变压器的使用寿命,控制电力系统的成本。本文以油浸式变压器为研究对象,基于内部监测智能化思想,设计和研发了智能监测与故障诊断系统,专门用于对油浸式变压器的故障进行监测和诊断。本文的主要研究目的为:第一,通过分析电力系统变压器的基本结构,重点研究电力系统变压器中的智能组件,结合该智能组件设计和研发综合性监测与诊断系统;第二,系统性分析了油浸式变压器特征气体和其内部故障之间的相关性,并论述了相关的故障诊断方法,可以加强变压器故障诊断系统的诊断准确率,解决传统诊断方法中存在的问题;第三,依托于BP神经网络的差分精华算法,对变压器故障智能诊断系统中的诊断手法进行优化,并且针对该算法的效果进行了仿真实验,对优化后算法的有效性和准确性进行了验证;第四,从整体上设计了变压器的智能监测与故障诊断系统,包括系统组态软件和数据库软件,并提出了实现系统中各项数据共享与数据传输的方案。希望通过本文对变压器在线监测系统的设计与研发,找到能够对变压器状态以及故障进行在线监测的技术,为相关工作人员有效监控变压器提供可行的方案,以确保变压器的安全稳定运行,避免变压器出现故障以后对整个电力系统的运行带来破坏,引起不可挽回的经济损失。