摘要
本发明提供了一种变压器故障诊断方法、系统、设备及介质，属于电力设备故障诊断技术领域，其方法包括如下步骤：获取变压器油中溶解气体的样本数据；使用Relief‑F算法对样本数据的特征进行权重计算，并根据特征的权重排序筛选出变压器故障诊断的最优特征集合；将最优特征集合中的特征输入深度神经网络模型，对深度神经网络模型进行训练，在训练过程中，使用天鹰算法对深度神经网络模型的参数进行优化，得到变压器故障诊断模型；获取变压器待测试样本，将变压器待测试样本输入变压器故障诊断模型中，得到变压器故障诊断类型。本发明能够提高故障诊断的准确率。
