一种基于概率神经网络的传统互感器状态监测方法，其特征在于，所述基于概率神经网络的传统互感器状态监测方法是：对传统互感器温度、传统互感器二次侧出线两接头温度、不同传统互感器进线的三条母线温度进行采集监测，对温度数据进行分析处理作为输入特征量输入概率神经网络分类模型；通过上述输入特征量对概率神经网络分类模型进行训练、学习和分类，对传统互感器的温度状态特征量进行识别分类。本发明能够快速、准确、自主完成对传统互感器状态的识别和故障诊断，实现对传统互感器故障的及早诊断和发现故障，保证传统互感器的正常运行，可以避免传统互感器故障对电力系统的影响，减少经济损失。
