为了解决变压器故障诊断中存在的随机性和模糊性问题，提出了基于反馈云熵模型的电力变压器故障诊断新方法。通过对大量电力变压器故障征兆及故障类型的统计分析，并将其视作云滴输入贝叶斯反馈逆向云发生器中，得到故障特征气体的云模型参数值，构建变压器故障诊断标准正态云模型。将云关联系数和信息熵理论有机结合起来，降低了对单个标准正态云模型的依赖性，充分挖掘变压器油中溶解气体所包含的故障信息，提高了变压器故障诊断的准确率。通过不断丰富输入样本、修正云模型参数值的方法，可以进一步提高模型诊断效果。实例分析结果表明该模型的故障诊断准确率较高，并具有较好的理论价值和应用前景。
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