随着自动控制系统的广泛应用、工业规模的不断扩大，企业对于系统运行的可靠性和稳定性的要求也越来越高。保证系统可靠性的因素很多，外部电源的稳定性是极为重要一个因素。鉴于此，本文从变压器故障诊断的角度考虑对变压器故障进行诊断。在学习变压器油中溶解气体的组分和含量与变压器内部故障类型、故障的严重程度的相关知识的基础上，本人收集了该厂变压器油中溶解气体的历史数据作为网络的训练样本，采用BP神经网络技术建立网络模型，利用MATLAB软件编写训练网络程序并对模型进行训练，最后利用测试样本数据进行仿真从而测试出所建立的网络对判断变压器故障的准确率。同时本文介绍了在某热电厂进行的两个技术改造。此二故障分别是由于外部电源故障，而UPS提供的电量有限加之现场条件的局限使得操作员无法及时排除电源故障，造成停产等严重事故；此外，紧急停炉(MFF)在运行时出现的故障。针对这些问题，学习了相关的锅炉结构，工作流程，FOXBORO公司DCS系统的软、硬件方面的知识，最终提出了解决方案并进行工程改造并取得了很好的收益。