电力变压器作为电力系统重要的电能枢纽设备,其可靠性直接影响电力系统的稳定运行。因此,评估老旧变电站在役电力变压器的运行状态对提高电力系统运行稳定性和安全性具有十分重要的意义。本文在归纳总结现有电力变压器评估研究成果的基础上,基于支持概率距离理论建立了评估模型来判断电力变压器的工作状态,并对评估模型在正常状态下存在的误判问题做了修正。首先,阐述了建立电力变压器状态评估指标体系的原则,对其运行状态的评估指标做了归一化处理。通过查阅国内外电力变压器的运行规定,利用监测系统获得电力变压器的运行状态信息数据,建立了相关状态评估模型。其次,通过分析研究监测数据指标间的联系,引入支持概率距离函数,来解决D-S(Dempster-Shafer)在信息融合时中存在的悖论问题,保证监测过程中即使出现某项监测手段不能正常运作,也能对电力变压器运行状态得到有效评估,并以某变电站500kV的主变压器作为案例验证了所建立的评估模型的有效性。最后,分析了状态评估模型在正常状态下存在的误判现象,针对此问题建立了基于概率神经网络的误判修正模型。经过训练和测试,该修正模型的准确率可90%以上,能够准确地判断正常状态下的电力变压器故障类型。研究结果表明,本文提出的电力变压器状态评估模型及修正方法能够及时掌握老旧变电站在役电力变压器的运行状态,对电力变压器的维护工作具有一定的借鉴和指导意义。