电力变压器是电力系统中最为关键的输变电设备之一。然而长期以来我国电力系统中对变压器等电力设备的运行维修方式都是以定期维修和事故后维修为主要手段,这种不顾设备实际运行状态、“到期必修”的维修方式容易带来“维修过剩”和“当修不修”的问题。状态维修则以运行状态数据信息为主,继而根据实际情况及时准确地对设备进行维修,它较定期维修方式更能节省检修的财物资源和时间成本、提高设备的利用率和运行经济效益,并增强电网运行的安全可靠性,因而也受到当前电力行业的大力推行。本文以电力设备的状态维修为中心,从设备的运行数据和评估决策角度出发,围绕电力变压器的运行状态综合评估方法和维修方案评定的群决策分析等关键问题进行了深入研究,主要包括:首先结合设备相关规程和标准,从变压器在线监测和预防性试验状态量角度出发,构建涵盖定性与定量层面的变压器状态评估指标体系;在此基础上,考虑到评估参量涉及的多重不确定特性,将直觉模糊集、云模型和灰色模糊理论相结合提出了直觉模糊层次分析法下变压器状态的灰色模糊综合评判模型。其次,考虑到套管部件的重要性和其状态评价的综合性特点,以套管试验数据为基础并结合巡检项目构建反映其运行状态的定性、定量化层次评估指标体系;同时针对套管参量信息的模糊、不确定性因素,结合模糊数学和证据理论构建模糊-证据融合的双层评估模型,通过构造隶属度函数获得各层状态量的初始概率分配并对其修正来作为下层证据源进行融合。最后,考虑到以往变压器维修决策方法关于定性评价信息处理的不足,结合直觉模糊集和语言评价提出一种基于直觉语言评价的电力变压器状态维修方案群决策分析方法,通过引入直觉语言数形式充分表达专家评语的模糊和犹豫程度来得到更为完备的决策信息,在此基础上基于语言熵赋权并利用直觉语言算子对专家群体决策信息进行集成运算,进而实现维修方案的优选。