物联网技术的迅速发展,使其广泛应用于智能交通、公共安全等多个领域。智慧社区是利用物联网、云计算等新技术,构建安全、舒适、便利、现代化、智能化的新型社区。配电变压器是向用户供电的最终环节,其运行状态关系着配电网络的稳定,在整个社区供电网络中起着重要作用。因此,对其进行实时有效的监控以及故障预警与诊断意义重大。本文在研究了配电变压器监测、故障诊断技术发展现状的基础上,‘结合智慧社区建设项目的功能需求,提出采用遗传算法融合BP神经网络混合算法进行故障诊断,同时利用物联网技术实现对设备运行状态实时监控。从而可以及时发现配电变压器运行中的异常情况并加以控制或解决,保障电网安全稳定运行。论文主要工作如下：(1)从目前社区内配电设备存在的实际问题出发,综述了现有的变压器故障诊断方法。(2)根据设备运行状态与故障现象之间存在的复杂非线性关系,BP神经网络有很好的复杂非线性映射功能,因此采用BP神经网络对配电变压器进行故障诊断。(3)针对变压器故障诊断的需求,设计了BP网络结构。为了解决BP神经网络收敛速度慢、较易陷入局部极小值的问题,将遗传算法与神经网络结合,组成遗传-BP网络混合算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力,优化神经网络的连接权值与阈值,使网络得到较好的初始值,改善BP网络的缺点,提高了故障诊断的正确率。(4)根据智慧社区服务集成系统对社区内配变电设备监管控子系统的功能需求,设计并实现了配电变压器在线监控与故障诊断子系统,并且实现了BP网络在故障预警系统中的应用。