本申请属于电力设备运维技术领域，提出一种换流变压器油箱组件故障诊断定位方法及系统，方法包括：步骤1、采集换流变压器绝缘油中气体含量、油箱外观图像信息和油箱热点温度；步骤2、基于气体含量对油箱内部金属悬浮放电是否有缺陷进行诊断；步骤3、基于油箱热点温度，对油箱及金属结构温度进行诊断；步骤4、通过人工智能对油箱外观图像信息进行漏油痕迹图像识别，对油箱漏油进行诊断。本申请根据换流变压器在线监测及带电监测数据等多模态数据，结合数字孪生和人工智能技术逐步推导油箱组件的故障诊断、故障定位，并提出检修建议，形成换流变压器油箱组件故障推理流程图，使得用户能够直接观察到油箱内部发生的缺陷，提高故障定位的效率。