本发明公开了一种基于BP神经网络的变压器状态评估方法，包括：选取样本变压器若干，测量每个样本变压器的特征参数，特征参数包括：变压器绝缘电阻、变压器油中含水率、变压器油中气体浓度、变压器油的PH值、变压器密封圈的压缩永久变形和变压器密封圈的表面硬度；将选取的样本变压器分为不同的等级；建立六输入神经网络模型，训练获得神经网络状态评估模型；将待测变压器的特征参数输入神经网络状态评估模型中，对待测变压器进行状态评估。本发明通过训练获得的神经网络评估模型对待测变压器进行评估，能够较为准确的评估变压器的性能状态，评估结果的可靠性较高。