本发明公开了一种基于支持向量机的变压器故障诊断方法及系统，包括：对所获取的变压器的历史的特征气体数据集进行标准化预处理，获取经过标准化预处理后的训练数据集；根据所述训练数据集对最小二乘支持向量机LS-SVM进行训练学习，并通过粒子群优化算法PSO对设置的初始的二元组参数进行数据分析以获取目标二元组参数，确定目标二元组参数对应的最小二乘支持向量机LS-SVM故障诊断模型，其中所述二元组参数的格式为:(惩罚因子，高斯径向基核参数)；从监测节点获取与待监测的多个变压器中每个变压器内的特征气体数据；利用所述目标二元组参数对应的最小二乘支持向量机LS-SVM故障诊断模型对在线监测的变压器的特征气体数据进行分析，确定变压器的故障类型。