电力变压器是供电网络的关键设备之一,在确保电网平稳运行方面发挥着重要作用。随着电力变压器行业改革的稳步推进,电力变压器优化设计技术越来越受到业界的重视。在电力变压器行业中,传统的电力变压器设计方法采用人工设计的方法,研发成本高、自动化水平低、设计工期长且工作任务繁杂,而且难以取得环保节能和相对低廉的设计方案,已经不能满足市场的需求。研究电力变压器优化设计方法,不仅响应国家节能减排的号召,而且也能提高设计效率,缩短设计工期,对电力变压器行业的发展具有重要意义。针对电力变压器设计方法存在的问题,在查找和阅读相关资料的基础上,研究电力变压器优化设计方法。通过引入遗传算法及其相关算法,作出相对应的改进措施,提出了单目标优化设计方法和多目标优化设计方法,并贴近市场的需求,设计出了一套电力变压器设计系统。主要工作如下:首先,介绍了电力变压器的设计标准、设计步骤和手工设计流程,详述了电力变压器的电磁计算和结构设计,阐述了电力变压器优化设计中相关数学描述,分析了变压器铁心、低压绕组和高压绕组等部分对制造成本和运行损耗的影响。其次,介绍了遗传算法以及其相关理论和知识,指出其应用在电力变压器优化设计中存在的问题,并针对不足提出了相应的改进措施。建立了以材料成本或总损耗的单目标数学模型,并提出了基于IGA（Improved Genetic Algorithm）的单目标优化模型,进行了案例分析。与基于GA（Genetic Algorithm）的方法进行对比,实验证明了IGA优化效果好,能有效地降低电力变压器的材料成本或电力变压器的损耗,并且缩短了设计时间,证实IGA的可行性和有效性。然后,介绍了NSGA-Ⅱ（Nondominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ）的基本理论和特点,针对电力变压器单目标优化设计方法的缺陷与不足,提出了改进NSGA-Ⅱ的方法;构建了基于材料成本和总损耗的多目标数学模型,并提出了基于NSGA-Ⅱ的多目标优化模型。通过实例分析,改进的NSGA-Ⅱ不仅能够提高寻优能力,而且还能在满足节能和节材的基础上,能获取最佳折中优化设计方案,为电力变压器设计系统的算法提供理论依据。最后,基于采用面向对象的开发方法,设计了电力变压器设计软件系统整体架构和功能模块,研发了一套电力变压器设计软件系统。