无人机红外巡检作为一种高效的智能化巡检技术手段,近年来已在输电架空线路运维上得到了广泛的应用。如何对大量的红外巡检数据进行管理应用,将其作为设备状态评估及差异化运维策略的一种重要依据,从而提升供电可靠性及管理效益,是当前输电线路智能化运检管理的一个重大突破方向。本研究针对G地区输电架空线路状态强相关的大量无人机红外巡检数据,根据其数据特征,运用灰色马尔科夫模型对数据进行分析管理,并运用Matlab程序实现数据的智能化管理应用,制定输电架空线路设备温度状态预估体系。依据G地区电力运维相关行业标准,将温度预测数据结果进行设备状态健康度划分,同时结合设备的健康度与重要度制定出输电架空线路设备的四级管控级别,针对不同的管控级别实施差异化的运维管理策略,并运用PDCA循环进行运维管理策略的持续改进与优化。基于无人机红外巡检数据预测结果的差异化运维策略实施一年后,G地区输电架空线路故障率下降,供电可靠性提高,实现提质增效。运维班组人员工作分配由传统外业巡检为主,逐步转变为基于无人机红外巡检数据管理应用的智能化运维,实现G地区输电架空线路运维工作的精益化管理。本研究实现了由无人机智能化巡检技术应用带来的运维管理效益提升,由高新技术成果的应用带来智能化运维管理体系的促进,基于无人机红外巡检数据的设备状态预估与差异化运维策略的制定,对G地区输电架空线路供电可靠性及管理效益的提升具有重大的意义。