本发明公开了一种基于CQFPA‑WNN的变压器故障诊断方法，具体为：步骤1、收集油浸式变压器油故障特征气体浓度数据，将故障特征气体浓度数据作为总样本集，然后将总样本集分为训练样本与测试样本；步骤2、对采集到的总样本集进行归一化处理；步骤3、初始化小波神经网络与云量子花朵授粉算法，为训练样本输入小波神经网络优化参数做准备；步骤4、使用训练样本应用花朵授粉算法优化小波神经网络参数并训练优化后的小波神经网络，得到诊断模型；步骤5、将测试样本应用于基于云算子花朵授粉算法优化小波神经网络变压器故障诊断模型，对测试样本进行分类完成故障诊断。该方法能够有效提高故障诊断的速度和准确率。