提出了一种改进微分进化(IDE)与误差反向传播神经网络(BP)相结合的变压器故障诊断新方法。提出了不依赖优化问题的控制参数自适应调整策略，并动态监视种群适应度方差的变化，使IDE具有强劲的全局搜索能力，能很快地寻找到全局最优点。该算法能有效地克服常规BP神经网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点，实现了两种算法的取长补短。将该算法用于变压器故障诊断，并与基于其他算法的变压器故障诊断进行比较，仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、分类精度高的优点。