随着经济社会的发展，为各行各业提供能源的电力系统也愈加庞大复杂，对电网运行稳定性和供电可靠性提出了巨大的挑战。其中避雷器处在环境复杂的变电站中，承担重要的过电压保护任务，其无缺陷地安全稳定运行对于供电可靠性有着极其重要的意义。由于避雷器缺陷发生和演化具有非线性渐变的特征，在监测告警的基础上，进一步实现对避雷器潜在缺陷的早期预警，有望减少避雷器缺陷导致的故障。在线监测是评估其状态的重要方式，不断丰富和完善在线监测系统也符合现代智能电网的对于自愈性的发展方向，在对避雷器在线监测的基础上，进行状态评估和缺陷预警是及时发现其缺陷的重要手段，本文依托实际在线监测获取的海量数据，采用贝叶斯网络等人工智能方法，研发了对避雷器进行状态分析及缺陷预警的技术，完善丰富了避雷器在线监测系统，并成功应用在工程实践。通过综合指标预警缺陷功能，提高了运维人力资源调配的有效性。
　　首先介绍金属氧化物避雷器的基本工作原理，分析其缺陷机理及致缺因素，在此基础之上，选取反映其运行状况或表征其缺陷的关键特征量，并讨论了在实际工程项目中获取这些特征量数据的方式，考虑到在工程实际中测量泄漏电流特征量数据时干扰和误差较大的问题，结合专利提出一种消除外部电磁干扰的泄漏电流传感器，并对其他一些特征量如红外测温数据、动作次数增量及气象数据获取方式做了简要介绍。
　　然后，对避雷器特征量进行信息建模，形成了多源多维的数据模型，应用时间序列、差分算法、ARMA模型对其关键特征量做出预测，基于此，提出基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警算法，在对贝叶斯方法做简要介绍的基础上，扬弃传统贝叶斯方法在缺陷分析中的优势和不足，引入贝叶斯网络来对其缺陷预警，并详述算法流程。
　　最后讨论避雷器缺陷预警算法的应用，将基于贝叶斯网络的避雷器缺陷预警算法应用在济南泉城变电站避雷器在线监测的实际工程项目，先介绍避雷器数据的多渠道来源，进而构建历史数据集;然后应用模型构建算法生成用于缺陷预警分析的贝叶斯网络模型，并用模型对工程实际案例进行分析预警;随后针对模型在应用测试中发现的不足，提出优化的贝叶斯决策网络模型，并与初步模型的应用效果进行对比，提高了应用模型的自动化水平，验证了算法模型的有效性和高准确性;最后讨论基于电网安全要求的变化，对优化后的应用模型进行灵敏度调整。