换流站光测量系统远端模块的主要作用是实现该系统中电信号和光信号的相互转换,作为高压直流输电系统的核心设备,其运行可靠性对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。然而,由于远端模块运行环境较为复杂,近年来因远端模块导致的超高压直流输电公司光测量系统故障频发。但目前对其运行状态检测及故障诊断技术的研究在领域内仍属空白,其失效趋势无法预测,运行状态难以判断,运维规范相对匮乏,设备全寿命周期管理无技术支撑。因此,开展对远端模块运行状态检测技术的研究具有十分重要的实际意义。本文首先通过搭建试验平台,研究远端模块发生老化的特征以及导致远端模块老化的主要因素,分析不同输入电压、工作温度、输入光功率等外部运行环境对远端模块运行状态的影响,分析量化远端模块运行状态特征参数与外部环境因素之间的必然关系,试验结果显示,环境温度对远端模块工作状态影响较大,其余外部环境的变化对远端模块工作状态无明显影响。通过对不同运行工况的远端模块在不同工作温度下的测试与结果分析,得到了远端模块运行状态阈值函数的确定方法与运行状态阈值随温度变化的函数,并基于阈值函数对南方电网现场测试的远端模块运行状态进行判断。接着,本文基于无监督机器学习算法中的LOF离群点检测算法对南方电网现场测试的远端模块运行状态进行了检测,算法运行结果与第三章的结论相同,证明了远端模块运行状态诊断模型的有效性与可靠性,为南方电网及其他电网公司对远端模块运行状态的判断提供了合理有效的方法。为进一步优化远端模块运行状态诊断模型,本文基于熵权法对各特征参数的重要程度进行了评估,即给每一个特征参数在模型中分配了一个权重,结果显示,较之前模型有所改善。最后,本文对从现场取回的部分远端模块进行高低温循环加速老化试验,使远端模块的各项特征参数达到在第三章中设定的故障阈值,并测量不同模块在经历不同时间老化试验后的特征参数以及剩余使用寿命,将数据存入My SQL数据库,通过有监督机器学习算法中的多元线性回归方法建立了远端模块剩余寿命预测模型以便对现场工作的远端模块剩余寿命进行实时预测。最后通过Python编程语言设计了一款简单的远端模块管理系统应用软件,通过该应用软件能进行寿命预测模型的训练,远端模块寿命的预测和查看模块运行状态信息,方便了电网公司无编程基础的运维人员的使用。这些研究成果为远端模块运行状态检测技术的研究提供了理论基础与试验范例。