输电线路运行状态直接影响着电力系统的可靠性与安全性。随着我国坚强智能电网和泛在电力物联网建设的深入推进,亟待探寻一种能够以输电线路状态数据为依据,尽量降低检修成本的状态评估及检修方法。本文将采用大数据分析手段,建立输电线路状态评估模型,制定差异化检修策略,指导输电线路开展满足智能电网及泛在电力物联网要求的状态检修。在输电线路状态评估建模方面,采用置信度的方法发掘出各参量与线路故障率之间的量化关系,基于因子分析法对数量众多的参量进行简化,根据量化排序建立关键参量体系。利用相对劣化度和求取隶属函数两种方法来进行故障率计算。利用层次分析法进行各层之间重要度权重计算,确定各参量、各单元的权重系数。最终加权累加形成输电线路状态评估模型。在状态评估模型修正方面,基于设备运行年限和运行环境对建立的状态评估模型进行修正,建立设备老化计算公式,根据大数据统计、曲线拟合等确定老化常数,代入设备已运行年限求出设备老化系数。针对运行环境影响,根据环境因素对线路状态评估的影响划分出特殊区段,再确定环境影响可导致关键参量的最高缺陷等级,依据最高缺陷等级来确定环境修正系数。在检修策略制定方面,依据输电线路状态评估模型评估的结果及综合检修成本进行差异化分级处理。将检修类型分为三类,并根据评估结果区间设置四类检修时限,根据状态评估结果选取适当的检修类型和合理的检修时限开展检修工作。在实例验证方面,选取两条典型220kV输电线路,调取其设备台账、运行记录、故障缺陷库等数据,对其进行健康状态评估,并与现有评价体系评价结果进行对比分析,利用最终评估结果选取相应类型检修,在检修时限结束后评价线路是否恢复健康状态。本课题基于大数据分析并以山东烟台电网为支撑建立了该地区的220kV输电线路状态评估有效模型,在此基础上,制定出具有差异化功能的检修策略以便用来指导状态检修工作的开展。