本发明公开了一种干式变压器运行状态评估方法及系统包括，利用梅尔频率倒谱系数提取干式变压器运行声音数据的声纹作为异常监测模型的输入，利用自编码神经网络算法和长短时记忆神经网络算法，建立异常监测模型；使用贝叶斯优化算法对异常监测模型进行优化；对干式变压器运行产生的声音数据进行分析，设定阈值比较所述模型重构后的误差，发出预警信息；本发明采用自编码神经网络算法能够最大程度减少重构误差并对非平稳序列数据的重构有较好的效果；结合长短时记忆神经网络算法克服了传统循环神经网络模型在处理过长序列数据时会发生梯度消失的缺点；贝叶斯优化算法降低了模型参数优化过程中过拟合的风险，为准确预测干式变压器故障提供了保障。