日前随着不断扩大电力系统规模,导致越来越多的设备变得复杂起来,网络的安全运行环境也受到了严峻的挑战。如何提高设备运行的可靠性,保证电力系统运行的安全性和稳定性已成为备受关注的课题。为了提高设备的运行可靠性,除了把设备的质量和运行稳定性提高上去之外,还可以通过提高设备状态评估能力和提高诊断设备的故障水平来实现。同时,由于电力系统的复杂性,从中提取有用和有价值的信息并不是一件简单的事情。因此,本文结合机器学习和大数据分析等相关内容,从设备状态评估和设备故障诊断进行研究分析,具体研究内容如下。(1)研究了设备生产到报废的管理现状和发展过程,然后根据电力企业管理的现状进行了研究。最后,结合设备生命周期管理理论和,提出了基于电力设备的整个生命周期管理和整个的流程框架图。(2)从变电站中收集站点运行数据,再结合大数据技术,分析了设备全生命周期管理的应用研究。研究主要集中在电力的设备运行强度,可靠性评估和设备健康状态预测,并构建基于时间序列分析的间接设备健康状态预测模型。(3)研究了近年来电力故障诊断方向的传统方法,总结了机器学习的相关内容和一些常见神经网络在这个领域方面的应用。然后根据网络模型的特征不同,再结合实验所需分析的数据特征,构建了基于GRU双向循环神经网络的故障诊断模型。(4)基于python环境,实现了基于GRU的双向循环神经网络故障诊断模型,并基于变压器故障数据进行了实验。通过实验可以发现,本文构建的模型对于故障诊断的结果判断有这良好的效率,同时达到了较高的精度。