电力是国民工业的先行官，关系到国民经济的可持续发展。随着现代社会和经济的发展，对能源的巨大需求促进了电力工业的飞速发展，使得电力系统向大容量、超高压和跨区域方向发展。然而，随着系统容量的增大和电力网规模的扩大，电力设备故障给人们的生产和现代生活所带来的影响越来越大，对系统的稳定经济运行也提出了越来越高的要求，而保证系统的经济性和稳定性的一个强有力措施就是在提高电设备使用率的同时保障其安全可靠运行。对于电力变压器这个电力系统最重要的电气设备其状态维修和故障诊断，一直是国内外研究的重点课题。 电力变压器作为电网的核心设备之一，它的正常工作是电力系统安全、可靠、优质、经济运行的重要保证。我国电力变压器的检修一直执行以时间为基础的定期预防性维修制度，这种制度对保证变压器正常工作起到了积极的作用。随着系统容量的增大和电力网规模的扩大，电力设备故障所带来的影响和损失越来越大，因而，对系统的安全稳定运行提出了越来越高的要求。目前我国电力设备检修体制，一直是采用定期维修，然而，定期维修忽略了设备个体的质量、环境、性能差异，一些本来不存在问题的设备到时也必须检修，出现所谓检修过剩。而另一部分设备则检修不足，使设备恢复不到原有状态，反而增加了不安全因素。在高速发展的科学技术带动下，为适应电力系统的更加安全可靠的方向发展，出现了一种新的检修策略，这就是电力设备状态检修。所谓状态检修就是根据设备的运行状态和健康状况而执行检修的预知性作业，通过状态检修减少了无效的劳动和停电次数，提高了设备利用率和电网的经济效益。 本文首先论述了电力设备状态检修的发展趋势及其现状，分析了实现电力设备状态检修的内容和步骤。其次对大型电力设备状态检修和大型电力变压器状态检修的国内外研究现状进行了深入的分析研究，建立了电力变压器故障诊断和状态检修策略及数学模型。 在大型电力变压器状态检修模型中，首先讨论了变压器故障原因、种类，以及电力变压器常见故障诊断方法，重点描述了采用三比值法推算变压器的故障状态，提出了采用人工神经网络(ANN)预测模型预测未来变压器运行状态；其次基于电力变压器油中气体的产生和溶解原理，深入分析了油中溶解气体与变压器故障类型之间的关系，进而把油中溶解气体的组分和含量作为变压器故障诊断的特征量，通过对判断变压器故障常用的特征气体分析，实现较高的故障诊断准确率；最后采用四比值法编制了变压器故障诊断的VB计算机程序，经实例验证取得了良好的诊断结果。