本发明公开了一种基于LOF算法与混合采样的变压器故障诊断方法，本发明解决了传统数据平衡化方法通常采用单一的过采样或欠采样来解决数据不平衡问题，但是单一采样极可能会导致重要数据丢失，同时也会增加许多无用的噪声数据，进而影响后续故障诊断模型的准确性，为此，本发明首先利用LOF算法在数据预处理阶段去除噪声等异常值，再通过组合CRIUS算法与SMOTE算法混合采样进行数据平衡化，充分发挥了两种算法的优势，在处理数据平衡化的同时减少了噪声数据的生成，保留了具有重要信息的数据，进而提高诊断模型的精确度，对于及时发现变压器故障具有较好的指导作用。