本发明公开一种变压器多状态量数据异常检测方法、介质及系统，包括：对于每类状态量的历史数据通过一阶自回归模型拟合后，输入SOM神经网络，并采用Kohonen算法训练所述SOM神经网络，输出每类状态量的历史数据量化值；根据每类状态量的历史数据量化值建立每类状态量的概率转移矩阵；采用DBSCAN算法将每类状态量的正常的历史数据进行聚类，得到多个正常聚类簇；将当前滑动时间窗口内采集的每类状态量的实时数据，代入所述概率转移矩阵，得到每类状态量的概率转移序列；根据每类状态量的概率转移序列，以及，每类状态量的实时数据是否属于正常聚类簇，确定实时数据是否出现异常。本发明可准确检测变压器是否异常。