针对极端天气与复杂用电行为对配电变压器安全运行造成威胁的问题，提出一种基于多源数据的配电变压器重过载动态预警方法。该方法整合电网负荷、气象条件、季节因素等多源信息，利用基于局部加权回归法的季节-趋势分解与连续小波变换揭示负荷的周期规律；通过熵权法量化气象因素对负载率演化的主导作用，并利用耦合矩阵识别了气象-社会因素间的协同或拮抗效应。针对重过载样本稀缺导致的非平衡数据问题，设计了样本权重迭代机制以优化加权随机森林算法，并构建了集成动态阈值调整与风险概率预测的预警模型。实例验证表明，该系统整体分类准确率达96.09%，重载与过载状态的识别准确率较传统方法显著提升，有效支撑了电网的主动调度与安全运行。