La determinazione dei reali margini di impiego dei trasformatori di potenza rappresenta un aspetto di critica importanza nella gestione dei sistemi elettrici in quanto il fuori servizio di tali componenti induce severi e diffuse perdite economiche. In linea con tale considerazione, nella precedente fase della ricerca è stata proposta una metodologia avanzata che a partire da un insieme di variabili misurabili, descrittive dello stato del trasformatore, consente di identificare il reale stato del componente durante i cicli di carico e in presenza di condizioni di sovraccarico. D’altro canto, un affidabile e robusto sistema diagnostico distribuito per la stima dello stato termico e il monitoraggio dell’intero insieme dei trasformatori istallati dovrebbe essere dotato di idonei strumenti di analisi capaci di reagire ad avarie dei sistemi di misura e di gestire efficacemente dati corrotti od incerti. A tal fine risulta necessario sviluppare una metodologia di risoluzione del modello termico del trasformatore capace di tenere conto esplicitamente delle diverse sorgenti di incertezza che influenza i suoi parametri caratteristici. Per risolvere tale problema, nell’ultima fase della ricerca è stato utilizzato un approccio basato sull’ Interval Computation. In particolare, questo studio ha provato che l’utilizzo di una metodologia basata sull’Aritmetica Affine (AA), una moderna tecnica di rappresentazione delle incertezze, risulta particolarmente idonea per la risoluzione del processo di stima della temperatura di hot spot (HST). Al fine di riscontrare i benefici intrinseci all’applicazione di tale metodologia sono presentati e discussi diversi risultati sperimentali e studi di simulazione, sviluppati in presenza di differenti condizioni di carico e notevoli incertezze dei parametri termici.