针对传统方法难以解决变压器故障诊断中精确度不高、无法实现故障预警的问题。本文利用大数据分析方 法，提出一种变压器油中溶解气体关键状态量动态预警方法。该方法采用了高斯混合聚类模型对设备的正常、亚健 康和异常状态进行评价．并利用了隐马尔科夫转移矩阵提取色谱演化过程的动态特征参量。实现了亚健康状态下变 压器设备状态的短期预测．实现了变压器亚健康状态的动态预警．突破了个性化运行环境下设备亚健康状态的实时 诊断及剩余寿命预测等技术瓶颈。经过对案例库中的变压器进行实证分析，本文提出的方法能够反映出气体增长 速率与变压器亚健康程度之间的关系．能够实现过热缺陷设备提前100天左右的短期动态故障预警．在故障动态预 警方面具有实用价值。
