本发明公开了基于BP神经网络的充油类电气设备渗油判断方法及装置，涉及充油类电气设备监控技术领域，其方法包括以下步骤：获取设备的多类型历史预测数据，基于多类型历史预测数据进行学习以构建BP神经网络油位预测模型，通过BP神经网络油位预测模型输出油位预测数据；根据油位预测数据与设备实际油位的油位误差确定设备是否存在疑似渗油事件；若存在疑似渗油事件，则采集设备现场信息，基于设备现场信息确定设备是否存在渗油事件。本申请能够远程智能监控充油类电气设备的油位情况，消除充油类电气设备监视手段单一的问题，实现快速准确的设备渗油状况判断，提高对充油类设备渗油监控的监测效率，为制定漏油检修方案提供准确的数据来源。