大型电力变压器作为电力系统的枢纽设备，其运行可靠性与电力系统的安全与稳定紧密相关。长期以来，变压器的健康水平和绝缘运行状况好坏的判断都是通过停电预防性试验和定期检修来实现，这种不顾变压器的实际状态，“到期必修”的检修的方式，容易出现“过修”和“欠修”状态。随着状态维修技术被广泛认同，以变压器绝缘状态评估为基础的状态维修技术取代定期维修已成为发展的必然趋势。本文在建立变压器绝缘运行状态评估的层次指标体系，和对定量、定性指标量化的基础上，对变压器状态评估中的儿个关键问题进行了深入的研究： 油中溶解气体分析是变压器潜伏性故障诊断的重要方法之一。但对含有噪音的故障样本，特别是在小样本情况下，对故障的诊断准确率却不高，为此作者提出了一种基于核可能性聚类算法的变压器绝缘故障诊断方法，将样本从低维输入空间映射到高维特征空间，以优化故障特征来提高诊断准确率，并通过实例验证算法是有效性的。 将人工免疫系统应用于电力变压器绝缘故障诊断中，改进抗原、记忆抗体在形态空间的表现形式，增加故障类别信息，通过模拟抗体与抗原的作用关系，使抗体在学习抗原模式的过程中不断地优化，以获取更好表征故障样本特征的记忆抗体集，并以获得的记忆抗体集作为分类器，应用最邻近分类法对故障样本进行分类。实例分析表明，首次提出的基于免疫网络分类的变压器故障诊断方法对单、多故障诊断都具有很高的准确率。 在对变压器状态合理划分和状态信息有效分析的基础上，根据状态评估指标体系具有层次性和模糊不确定性的特点，提出了基于灰色层次关联分析的变压器绝缘运行状态评估方法，分别建立了突变和渐变过程的灰色层次评估模型，以灰色关联法和层次分析法确定各指标的常权权重，并加以修正得到其变权权重，为变压器绝缘运行状态评估提供了一种新的途径。 针对多指标评估中易出现指标不相容而导致评估错误的难题，提出了基于可拓学的变压器绝缘运行状态评估模型，将影响变压器状态的多指标评估转换为单目标评估，通过定性和定量相结合的分析方法达到状态综合评估的目的，并给出了可拓评估中经典域的确定方法。 在研究变压器内部温度分布的基础上，对IEEE推荐的内部温度计算的稳态和暂态模型进行了深入的分析，推导出了在98℃的基准温度下变压器绝缘寿命损失的计算公式，并研究不同的变压器负载运行方式对变压器绝缘寿命损失的影响。通过理论分析和实例证明了IEEE推荐模型存在不足，提出了一种基于T-S模糊模型的变压器内部温度计算模型及方法，以简单的线性规则来描述模型输入输出之间的非线性关系，且计算精度优于IEEE推荐模型，适合于现场运行人员使用。 针对以聚合度、糠醛等对变压器绝缘寿命评估的传统方法在现场采样困难或中途滤油时实际上不可用的缺点，提出了基于蒙特卡络模拟法的变压器绝缘寿命预测评估模型，通过对变压器绝缘寿命重要影响因素的历史监测数据的统计分析，模拟其变化过程，并考虑了负载系数和环境温度的相关性及变压器水份含量变化对绝缘寿命损失的影响，其寿命评估值更符合实际情况。