配电网是电力系统中重要的组成部分，为了保证配电网安全可靠的运行，对配电网设备进行监测与及时的诊断是十分必要的。本文针对配电网状态评估系统中的核心部分-配电变压器以及环网柜诊断和评估方法进行了研究。　　模糊迭代自组织数据分析算法(IterativeSelf-Organizing Data Analysis Technique Algorithm，ISODATA)是对变压器油色谱数据样本进行聚类分析的常用方法之一，由于初始聚类中心的选取对模糊ISODATA算法的影响很大，本文引入遗传算法对初始聚类中心进行优化，得到优化后的初始聚类中心，再重新利用模糊ISODATA算法对油色谱数据样本进行诊断分析，结果表明经过遗传算法优化后，故障诊断的准确率得到了提高。　　由于单一的油中气体分析不能全面的描述变压器运行的状态，本文利用模糊综合评判的方法，结合电气试验数据、油气试验数据以及变压器检修记录结果对变压器的运行状况进行了综合评估，根据评估的结果判断是否需要立即检修，并通过实例验证该方法的可行性。　　通过无线温度传感器传回的温度数据可以对环网柜中电缆接头的温度进行监测，将温度数据与温度标准进行比较，如果未超标，再寻找历史相似日进行温度差比较以及温度序列的相关性分析，借助于BP神经元网络来判断电缆接头温度是否出现异常。通过模拟故障温升来检验，发现该方法切实可行。可以较快地发现识别故障类型。