变压器作为电网中关键枢纽设备,其运行状态关乎供电系统的可靠性。变压器故障不仅影响国民经济,还会危害公共安全,因此对变压器运行状态实时监测,及时发现潜伏故障对保障电网安全稳定运行意义重大。本文基于油中溶解气体分析（DGA）技术,提出一种特征参量优选与多策略改进麻雀算法（MISSA）优化极端梯度提升树（XGBoost）的变压器故障诊断方法。首先,针对人为选择故障特征参量容易造成某些关键特征的缺失,并且多维故障原始数据容易加大变压器故障诊断难度的问题,提出结合RFRFE算法对故障特征参量进行变量优选。为验证其有效性,优选后的特征参量输入到XGBoost模型中得到故障诊断结果,与未优选特征参量的XGBoost模型相比,优选后的XGBoost模型诊断精度较未优选前具有显著提升。同时,以优选后的特征参量作为输入与其他默认参数的变压器故障诊断模型相比,验证了XGBoost变压器故障诊断模型良好的模式识别能力。其次,针对XGBoost变压器故障诊断模型相关超参数设置不准确,导致诊断效果不佳等问题,提出MISSA-XGBoost变压器故障诊断模型。首先通过Logistic混沌映射、均匀分布的动态自适应权重及动态拉普拉斯算子等多策略对麻雀算法进行改进;然后采用12个基准测试函数对多策略改进的麻雀算法（MISSA）进行性能验证,通过与麻雀算法（SSA）和灰狼算法（GWO）以及粒子群算法（PSO）进行对比,得出多策略改进后的麻雀算法在收敛速度、迭代次数以及跳出局部最优方面均有一定的提升;最后采用MISSA算法对XGBoost模型的相关超参数进行寻优,建立MISSA-XGBoost变压器故障诊断模型,探索出一组最优的参数组合来提升变压器故障诊断的精度。最后,对所提的MISSA-XGBoost变压器故障诊断模型进行仿真分析。将原始故障数据经RFRFE算法优选后的特征参量作为MISSA-XGBoost模型的输入,进行变压器故障诊断,将诊断结果与SSA-XGBoost和PSO-XGBoost方法的诊断结果进行对比分析,结果证明本文方法能够更准确的对变压器故障信息做出精确、可靠的诊断,具有一定的工程实用价值。该论文有图33幅,表24个,参考文献76篇。