电力变压器是变电站的关键设备,其运行的安全、可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定,因此对电力变压器进行故障分析具有重要意义,油中溶解气体分析法(Dissolved Gas Analysis,简称DGA)是对油浸电力变压器进行在线监测的重要手段之一,近年来的许多智能诊断方法在变压器诊断这一领域有了很广泛的应用,如神经网络、专家系统、模糊理论、灰色理论、粗糙集理论等。本文以变压器油中溶解气体含量为特征矢量,根据变压器故障类型与油中溶解气体成分组成的矢量之间的对应关系建立典型故障参考矢量,通过灰色关联理论,建立了待诊变压器油中特征气体含量矢量与典型故障参考矢量的灰色关联模型,根据其关联度大小,判断其隶属于某类故障类型的程度。在判定变压器故障类型时,各溶解气体其权重不同,本文利用层次分析法求出各特征气体在诊断变压器故障类型时的主观权重,但各专家通过层次分析法确定指标权重会存在许多主观因素,本文应用灰色关联分析法对其进行调整,消除各专家造成的各指标权重分配不统一,用熵值法确定指标的客观权重,结合熵值法和层次分析法对指标权重值进行综合确定得到组合常权,再将组合权重应用到灰色关联诊断模型中,使诊断过程更加科学合理。通过实例对诊断方法进行分析讨论,其诊断结果与经过变压器吊芯检查的结果一致,并且能在三比值法缺码时,它仍有效,同时,可以判断是单一故障类型还是多重故障类型,说明电力变压器灰色关联故障诊断模型的组合权重法这种诊断方法的有效性。