为构建“全面可观、精确可测、高度可控”的新型电力系统,响应电网数字化与智慧化转型升级需求,国家电网正大力推进自主可控新一代智能变电站二次系统的建设,继电保护设备的智能化程度正不断加深,其运行数据呈现海量、高速更新与多源异构等特征,这为继电保护状态准确监测提出了难题。目前,保护运检数据缺乏统一规划,数据挖掘深度不够,不满足设备精益管理要求;而变电站传统运维检修方法无法针对设备的健康状态进行精准评价,同时也难以对运行状态进行有效预测并实现继保误动的及时预警,由于继保设备状态掌握不及时导致电网停电事故时有发生。本文基于数字孪生技术首先设计了220k V智能变电站内线路与母线保护的孪生动作推演模型,有效实现了对设备动作信号的实时监控与推演预测;随后根据健康状态指标量波动特征设计了状态评估算法,完成了对设备健康状态的虚拟映射;最后基于三参数威布尔分布动态优化马尔可夫链算法设计了全投运周期内继电保护综合运行状态的预测模型,主要工作如下:（1）首先基于Matlab/Simulink设计了220k V智能变电站内线路与母线保护的数字孪生推演系统,有效实现了保护逻辑孪生系统对实机设备的数据交互、状态跟踪与未来动作状态的可靠推演,通过仿真电网复杂运行故障校验了模型推演信号的准确性。（2）随后基于深度学习理论设计了继保健康状态孪生评估方法。利用卷积神经网络层提取状态待评估指标量的关联特征值;并将提取特征输入双向门控循环神经网络层,从正负双向挖掘一定时间上待评估指标量的波动关联关系。最后,通过样本训练模型参数,完成继电保护健康状态的孪生评估,并进一步校验了模型良好的评估性能。（3）考虑到上述孪生系统无法对未来较长时间跨度后系统的综合运行状态进行精确仿真,本文最后基于三参数威布尔分布动态优化马尔可夫链算法设计了继电保护装置运行状态预测方法,首先利用灰色-粒子群优化支持向量机算法求解了更为准确的设备三参数威布尔分布寿命函数,随后基于此针对不同时间节点进行了运行状态转移概率的修正,使模型可用于预测保护未来某时刻处于不同运行状态的概率,通过算例证明了模型概率计算结果与设备运行趋势吻合,符合继保运行工况演变客观规律。