本发明涉及一种基于RBF神经网络的并联电抗器内部老化程度评估方法，对高压并联电抗器噪声信号进行采集，同时记录该电抗器投运时间，提取各通道信号中的基频幅值；将每台电抗器噪声信号基频幅值输入RBF神经网络预测它的期望运行年限，并与其实际投入年限相比较，通过两者误差判断电抗器内部是否有明显缺陷，当预测结果远远偏离于实际年限，说明电抗器内部的老化速度大于自然趋势，老化过快会对内部结构造成持续影响。本发明属于高压并联电抗器电抗器的深度状态评估，从电抗器内部老化的角度进行状态评估。通过噪声信号数据与投运年限训练RBF神经网络，从而得到基于网络模型输出的投运年限。