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大型电力变压器是电力系统最重要的变电设备之一，其运行状态直接影响着电力系统的安全水平。大型电力变压器一旦发生故障将造成巨大的经济损失和严重的社会影响。因此，研究与应用电力变压器监测和故障诊断技术和系统，保障大型电力变压器安全、可靠、高效运行，对提高电力企业的经济效益，促进经济和社会发展具有重要的意义。 本文是在嘉兴市科技计划重点项目“大型变压器远程在线状态监测与故障诊断网络化技术与系统研究”和国家自然科学基金资助项目“基于温度场模型及特征提取的大型变压器远程诊断方法与技术的研究”(编号：50575095)的基础上展开研究。本文以大型电力变压器为研究对象，将隐Markov模型(Hidden Markov Models，HMM)理论引入电力变压器故障诊断领域，提出了一种大型电力变压器HMM故障诊断方法，分析了HMM应用到大型电力变压器领域中需要解决的一些关键问题并给出了相应的解决方法，设计开发了大型电力变压器故障诊断原型系统。论文的研究主要内容及章节安排如下： 第一章阐述了大型电力变压器故障诊断技术的研究意义和研究现状，介绍了基于DGA(Dissolved Gases Analysis)的变压器故障诊断技术的研究现状，论述了HMM应用于大型电力变压器故障诊断中的意义。最后结合课题提出了本论文的研究内容，给出了论文的总体结构。 第二章简要介绍了电力变压器的分类和结构，分析了大型电力变压器的主要故障类型及其原因，介绍了油中溶解气体的产生机理，讨论了典型故障与油中溶解气体的关系，给出了基于油中溶解气体分析的故障诊断方法，最后指出了常用油中溶解气体分析诊断法中存在的主要问题。 第三章介绍了Markov过程和Markov链的基本理论，重点阐述了HMM的基本理论和算法，分析了HMM在故障诊断应用中的参数优化、算法下溢等主要问题，提出了相应的解决方法。通过对电力变压器故障诊断问题和语音识别问题的比较分析，论述了HMM应用于电力变压器故障诊断的可行性。 第四章针对多观测样本序列问题，提出了一种应用于变压器故障诊断的HMM改进算法，给出了利用HMM方法进行建模和故障诊断的具体步骤。在此基础上，提出了大型电力变压器的HMM故障诊断方法。最后利用故障数据对HMM故障诊断方法进行了故障诊断测试，得到了良好的分类结果，验证了HMM故障诊断方法的有效性。 第五章设计开发了以油中溶解气体分析为基础的基于HMM的电力变压器故障诊断原型系统，详细介绍了系统的总体结构、模块组成和主要功能。给出了系统软件的开发环境、开发工具以及混合编程的实现方法。 第六章对全文的研究工作进行了总结；并且结合课题对基于HMM的大型电力变压器故障诊断方法和系统的发展进行了展望。