La mayoría de las fallas de transformadores de potencia son causadas por fallas en el núcleo de hierro y en el devanado. En la actualidad, el método más ampliamente utilizado para la identificación de fallas en el núcleo de hierro y en el devanado del transformador es el método de análisis de vibraciones. El método de análisis de vibraciones generalmente determina el grado de falla mediante el análisis del espectro de energía de la señal de vibración del transformador. Sin embargo, el paso de reducción de ruido en este método es complicado y costoso, y el efecto de eliminación de ruido debe mejorarse aún más para que los resultados de identificación de fallas sean más precisos. Además, es difícil realizar una determinación precisa de la falla leve temprana del transformador debido al efecto del ruido en los resultados. Este documento presenta un nuevo método de estadísticas matemáticas basado en la señal de vibración para optimizar el método de análisis de vibraciones para la falla por cortocircuito del devanado del transformador. El método propuesto se utilizó para el análisis lineal de la señal de vibración del transformador con diferentes grados de falla por cortocircuito del devanado del transformador. Al comparar el valor de la pendiente de la curva de distribución de probabilidad acumulativa de la señal de vibración del transformador y al analizar el espectro de energía de la señal, se identificó de manera rápida y precisa el grado de falla por cortocircuito del devanado del transformador. Este método también simplificó el proceso de eliminación de ruido en la detección de fallas del transformador, mejoró la precisión de la detección de fallas, redujo el tiempo de detección de fallas y proporcionó una buena predictibilidad para las fallas leves tempranas del transformador, reduciendo así los peligros ocultos de operar el transformador de potencia. El procedimiento de optimización propuesto ofrece una nueva idea de investigación en la identificación de fallas de transformadores.