该项目属于智能电网领域。电力变压器是电力系统中的核心设备，尤其大型变压器故障引发的系统事故和停电后果更为严重，其在线监测和离线检测更为重要。变压器结构和故障原因复杂，不同的监测/检测手段所测得的数据或信号往往也只反映变压器的某种局部状态特征，由于检测数据的特征提取的局限性及诊断知识的不完备性往往会导致诊断结论的片面性乃至错误。如何综合利用各种监测参量实现对变压器状态的综合诊断，在技术上仍然存在难点。目前已有的智能诊断方法大多数是基于单一检测手段所测得的数据，导致基于多检测手段所得数据进行融合诊断存在样本搜集难的问题，同时由于不同故障条件下追加的检测手段不同，导致基于多检测手段的故障分类器的深度学习存在困难，使得目前基于多参量的变压器诊断综合研究很少。该项目通过融合变压器在线监测系统、各种局放测试设备、超声测试设备和振动测试设备等所得数据，实现变压器监测和诊断系统的技术升级，主要的技术创新点如下：（1）提出了一种基于最大类间方差法的自适应双阈值局放信号基础参数提取方法，实现了对局放信号基础放电参数的自动化提取和基于相位分布模式统计谱图的特征提取，解决了放电脉冲信号的有效识别问题；（2）提出了一种基于变分模态分解和Hilbert变换的波形信号特征提取方法，提高了局放信号类型识别的正判率，解决了采样时间较短的局放信号的分类识别问题；（3）提出了基于K折交叉验证和遗传算法相结合的核函数参数优化方法，优化了组合核相关向量机的变压器故障诊断方法，实现了变压器多特征数据的融合诊断，解决了组合相关向量机的核函数参数选取缺乏理论依据的问题；（4）提出了基于油色谱数据、局放信号、超声信号以及振动信号等多监测参量的变压器综合诊断框架及基于可信度的变压器故障多参量融合诊断方法，开发了基于多参量的变压器故障智能诊断系统，实现了变压器故障的综合诊断，解决单一诊断方法的局限性。该项目共授权发明专利6项、发表在中文核心期刊且被EI收录论文12篇。经查新“该课题开展的基于多参量的变压器故障智能诊断关键技术及应用研究下列技术要点，除委托单位的合作单位完成的相关文献外，在所检出的国内外相关文献中未见报道”，获得国网上海公司科技进步奖一等奖，先后在华东电力试验研究院有限公司、国网湖南省电力科学研究院和安仁县供电分公司直接应用，并嵌入到国网上海公司“输变电设备状态监测系统”，近3年新增销售额7610万元，新增节支总额24460万元。项目有效解决了变压器多参数融合诊断问题，正确地诊断出变压器的故障缺陷和潜伏性故障，一定程度上实现了变压器的状态维修，防止了变压器继续运行对于其本身的损坏和电网安全所构成的威胁和停电损失，可在特高压交、直流工程、迎峰度夏专项带电检测、跨区电网主设备带电检测以及常规电压等级中应用，在电力行业中具有巨大的市场应用前景和推广价值。