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随着智能电网建设的深入开展,电力变压器作为电力系统重要的枢纽设备,在线实时监测电力变压器的绝缘状态,实现其安全运行是保障电力系统安全运行的重要举措,也是建设坚强智能电网的一项重要课题。变压器油中溶解气体检测是实现大型油浸式电力变压器早期故障诊断的有效方法,对监测电力变压器绝缘状态具有十分积极的意义。多组分气体传感器的实时监测技术是实现变压器油中溶解气体法的关键环节。本文采用水热法制备金属修饰石墨烯复合薄膜,并采用SEM和XRD对薄膜微观形貌及其结构进行表征,制作了SnO2/RGO湿度传感器,以及Pd-ZnO/RGO、NiO/RGO、Co3O4/RGO、SnO2、ZnO五种薄膜气敏传感器。对反映变压器的绝缘状态的湿度和主要故障特征气体（CH4、H2、C2H2、C2H4、C2H6）开展实验研究,包括电阻响应、响应-恢复特性、重复性、稳定性和连续切换特性等,揭示了薄膜传感器对湿度和故障特征气体浓度之间的敏感特性,并对其敏感机理进行深入探讨。研究表明电容型SnO2/RGO薄膜湿度传感器获得高湿敏响应,几种薄膜气敏传感器可以达到ppb级的检测精度,均有优异的气敏响应。研究薄膜传感器对变压器油中溶解混合气体的交叉敏感响应,构建气敏传感器阵列并辅之以深度置信神经网络模型,有效减少交叉敏感特性的影响,并实现了气体组分及浓度的高精度预测。在此基础上,进一步开展基于变压器油中溶解气体分析的绝缘故障诊断模型研究,分别采用三比值法、遗传算法优化支持向量机、粒子群优化支持向量机等方法构建变压器故障诊断模型。研究结果表明粒子群优化支持向量机模型不仅获得较高的故障诊断准确率,而且具有参数少、收敛速度快等优点,满足电力变压器早期潜伏性故障诊断的要求,对保障电力系统安全有较为深远的意义。本论文以“新材料-新器件-新算法-新应用”为目标,研究了金属氧化物修饰石墨烯薄膜传感器的制备及其湿度和气体敏感特性,并融合智能算法搭建预测和诊断模型,为纳米传感技术融合智能算法在变压器故障诊断领域提供了新应用,对于实现变压器绝缘状态监测具有长远的意义。