随着经济社会和信息技术的发展,电力资源的稳定供应直接影响着人们的日常生活和生产活动。输变电设备的安全和稳定运行是保障电力输送系统可靠性的必要条件,其维护工作在电力企业管理中的重要性日益突出。另一方面,随着智能电网和数字化变电站在我国的发展,输变电设备的自动化水平和管理要求不断提高,给设备的维护管理工作带来了极大的挑战。因此,对以设备实际运行状态为基础的故障预测和维护调度方法进行研究具有十分重要的学术探讨和实际应用价值。目前,主流的定期检修和事后维修相结合的预防性维护体制在设备管理中的局限性愈发明显,例如维护成本和非计划停机次数的增加等,难以满足智能电网发展的需要。同时,伴随着先进信息检测和存储技术的发展和应用普及,信息共享平台所存储与设备运行状态相关的数据资源呈爆炸式增长趋势,隐含了指标异常波动与故障发生、以及运行状态转化之间的关联知识。在此基础上,本文对设备运行状态的在线评估以及维护区间内故障状态的预测方法进行了研究,并针对单设备多故障和多设备单故障的情况分别提出预测性维护方法。本文实现了对设备当前运行状态的在线测度和潜在故障在维护区间内状态的有效预测,为设备的维护/维修作业提供了调度依据。首先,基于实际数据中隐含的关联知识,本文提出了递阶式的评分模型,以客观的评分值量化设备当前的故障和全景运行状态。其次,考虑到设备在不同运行状态下的差异性抵御能力,分类别构建故障的状态预测模型,预测潜在故障在维护区间的状态劣化趋势。最后,依据故障的当前和维护区间状态、以及危害性,划分维护优先级,优化资源配置和安排维护作业,对单设备多故障和多设备单故障的预测性维护问题进行建模和求解。通过对特征数据的构成和特点分析,选取断路器和电力变压器为具体研究对象,结合故障和状态变化特性,对设备当前运行状态的评估方法、维护区间故障状态的预测方法以及设备的预测性维护方法进行了研究。具体地,研究内容主要包括:（1）以实时监测数据为基础,对故障危害程度的差异性进行分析,改进神经网络训练不同类型故障发生对断路器运行状态的影响程度,结合关联规则技术和评分法量化断路器在运行过程中的当前状态信息。样本测试结果显示该方法的评估准确率可达96%以上,验证了其有效性。（2）针对处于正常稳定运行环境下、状态变化相对平稳的电力变压器,结合评估时点的检测数据和周期性的预检试验数据,构造具有时效参数的故障状态评分函数,基于关联规则和变权公式实现设备运行状态的评估。另外,针对处于复杂运行环境下的电力变压器,考虑其多态性以及状态信息的模糊性,结合具有时效性差异的预检试验数据和连续的实时特征数据,采用模糊函数和贝叶斯网络改进评分模型,以评分值在线测度设备的运行状态。测试结果显示这两种方法分别适用于处于不同运行环境下电力变压器的状态评估。（3）针对现有故障预测模式中只考虑设备役龄的单一性和片面性,根据技术规程中的风险描述对故障进行等级划分,考虑不同状态下设备抵御能力的差异性,改进和完善维护区间故障状态的预测模型,定量描述潜在故障在当前运行状态下的劣化趋势。通过样本测试和偏差分析验证了该模型在维护区间故障状态预测中的有效性。（4）针对单个设备在单元预检周期内的维护管理工作,提出一种基于区间故障状态的预测性维护方法对现有的预防性维护策略进行改进。在预检周期确定的前提下,重点研究了单设备多故障的预测性维护/维修问题。依据危害性将故障状态划分为一般的质量退化和严重的系统劣化阶段,对应不同的维护需求,根据潜在故障的当前和维护区间状态安排维护作业。案例试验结果显示,该方法在降低维护成本和非计划停机次数方面具有良好的应用效果。（5）针对多个并行设备分别出现单故障的维护调度问题,依据故障状态划分维护优先级,基于区间故障状态设置维护时间窗,考虑有限维护资源和设备停机时间的约束,以最小化总的维护成本为目标,构建预测性维护调度模型并进行算法求解,优化维护时间和作业次序。案例试验结果显示,基于该模型所得到的维护方案能够大幅度降低维护成本和提高设备运行的稳定性。上述研究内容之间紧密联系,形成了一个系统性的输变电设备维护决策框架。最后,在总结上述研究成果的基础上,指出了该领域中有待进一步研究的一些有意义的问题。