变压器是电力系统的关键枢纽设备,其运行可靠性直接关系电网的稳定。对变压器的健康状态和故障情况进行评估和诊断是保障其安全稳定运行的重要手段。然而,现有的针对变压器的状态评估和故障诊断方法侧重评估当前状态,无法准确预测未来的健康状态和故障发展趋势,难以为运维检修和电力调度提供及时、准确的支撑。因此,研究变压器健康状态预测方法,提前预判变压器的健康情况,提前掌握故障发生时间,可以为制定停电检修计划和电力调度计划预留足够时间,对保证变压器安全稳定运行和提升电网智慧运维与智能调度水平具有重要意义。现有的变压器状态预测方法均采用“先预测再诊断”的结构,即先预测未来时刻状态量,再基于诊断方法获取未来时刻对应的运行状态。该类方法将预测和诊断过程割裂,状态预测结果来自最优状态量预测方法和最优状态诊断方法的组合,是两种局部最优方法的叠加,而非状态预测方法的全局最优。因此,状态预测过程存在误差叠加问题,导致预测准确性差,无法对变压器健康状态进行准确及时预测。此外,在状态量预测过程中,随着预测时间的增加,状态量时序上的变化规律更难挖掘,导致预测准确率随预测时间的增加而显著降低,无法实现变压器健康状态的长期预测。针对传统健康状态预测方法存在误差叠加的问题,提出了面向健康状态预测的变压器高维空间态势量。从变压器的在线监测类、试验类、评价类和实际运行类等四类信息中提取了状态量时间序列上变化关系、状态量间关联关系、状态量与实际运行状态间映射关系、传统导则中状态量与评价结果间关系以及评价结果与实际运行状态间模糊关系,将表征多种关系的高维矩阵进行融合构建了变压器态势量。态势量中既包含变压器状态量的时序变化规律,也包含了状态量与状态间的诊断规律等,对态势量进行预测的过程即是寻找状态量预测方法和状态诊断方法全局最优的过程,基于该过程获得未来时刻最优的态势量后,从中可直接解析出未来时刻变压器的健康状态,实现了对健康状态的直接预测,克服了传统状态预测方法的误差叠加问题。针对现有机器学习预测模型仅适用于单变量预测,无法用于多变量或高维空间中复杂变量预测的问题,提出了适用于高维空间态势量多矩阵集合结构的、面向变压器健康状态短期预测的结构优化注意力（Structural Optimization Attention,SOA）预测方法。该方法将具有较高准确率的注意力预测模型作为基学习模型,为态势量中的每种关系构建注意力学习机制,通过共享注意力的方式,实现了对变压器态势量的预测。SOA预测模型中,误差同时在态势量各种关系的注意力预测模型和整体的注意力预测模型之间流动,用诊断规律约束状态预测过程,实现了状态量预测过程与状态诊断过程的统一,获得了对状态直接预测的全局最优解,提升了对变压器健康状态短期预测的准确率。基于现场的实际案例对比SOA状态预测模型和传统“先预测再诊断”模型的准确率,结果表明:在对变压器健康状态进行为期15天的短期预测时,SOA预测模型对状态预测的准确率可达96.33%,较传统“先预测再诊断”预测模型提升14.37%;误报率和漏报率为1.22%和2.45%,较传统“先预测再诊断”预测模型分别降低4.90%和12.53%。SOA预测模型显著提升了对变压器健康状态进行直接预测的准确率,解决了传统“先预测再诊断”预测模型的误差叠加问题。针对现有预测模型对状态量欧氏空间中非线性时序变化规律的挖掘能力随时间不断下降导致长期预测准确性显著降低的问题,提出了融合相空间中混沌预测模型和欧氏空间中SOA预测模型的强化学习（Reinforcement Learning,RL）预测方法。该方法基于强化学习框架将SOA预测模型挖掘欧氏空间中非线性规律的强拟合能力和混沌预测模型挖掘相空间中自身混沌特性且不依赖拟合模型和样本规模及数值特征的优势进行融合,用相空间中的非线性规律对欧氏空间中的非线性规律进行补充,提高了变压器健康状态长期预测准确率。对现场实际运行变压器的健康状态进行为期60天的长期预测时,RL预测模型的准确率可达91.44%,较SOA预测模型提升11.93%;误报率和漏报率分别为3.67%和4.89%,较SOA预测模型分别降低6.42%和5.51%,在各项指标上均具有显著优势。RL预测模型解决了SOA预测模型准确率随预测长度增加而显著降低的问题。