本发明公开了一种基于稀疏自编码深度神经网络的变压器状态判别装置，包括：数据收集单元，根据预设溶解性气体相关特征，获取待检测的变压器的故障类气体及浓度，作为原始数据输出；数据预处理单元，与数据收集单元连接，用于接收原始数据进行预处理，通过预先实验获得的故障气体间的比值关系判断是否存在潜伏性故障、潜伏性故障的发展速率以及故障类型，并作为预处理数据输出；数据处理单元，与数据预处理单元连接，接收预处理数据，并通过完成稀疏自编码深度神经网络学习的识别模型对预处理数据进行识别评价并输出变压器识别结果。通过溶解性气体分析并采用稀疏自编码深度神经网络对电力变压器内部故障进行识别，计算速度快，准确性高。