本发明涉及一种油浸式变压器故障诊断方法，属于电力系统技术领域。本发明首先对采集到的油浸式变压器的故障数据进行处理并划分，然后制定变压器故障状态编码，构建分类回归树弱分类器模型并用加法学习方式训练弱分类器模型，通过使用麻雀搜索算法对分类器参数进行优化得到油浸式变压器的XGBoost故障诊断模型，对待测数据进行预测得到故障诊断结果。本发明使用麻雀搜索算法优化XGBoost模型，结构简单、易于实现，具有较好的全局探索和局部开发能力，在加速XGBoost模型训练的同时，提升了变压器故障诊断的准确性，使维修部门能够及时准确的维护变压器，显著降低油浸式变压器故障的频率，保证了电力系统安全稳定的运行。