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为有效处理电力变压器观测数据,提升电力变压器检修计划的针对性,提出了基于模糊C均值算法的电力变压器大数据的聚类分析方法。该方法使用主成分分析方法对电力变压器的观测参数进行压缩,得到4个主要参数,然后基于所确定的主要参数使用模糊C均值算法对观测数据进行无监督分类,对所得聚类进行解释从而确定检修的优先级。实验过程展示了使用该方法的具体操作步骤,表明了该方法具备提升电力变压器检修针对性的潜力。