在当今世界的能源结构中,作为环境友好型资源的水电能源因其清洁可再生的特点及相对于其他清洁能源的推广优势而占有重要地位,由于整个社会对电力能源需求的不断增长和国家的政策支持,水电行业得到了快速发展,但伴随着行业发展的还有巨大的安全风险。因此,保障水电厂的安全稳定运行也是不可忽略的重点问题。目前,大部分电厂均采用计划检修的方式来保障水电厂的安全运行,但计划检修存在检修过剩、设备可靠性差等缺点,发展机组设备的状态检修已是水电行业的共识。但是想要在电厂实行状态检修,首先需要对机组设备进行状态监测及状态评价。首先,本文通过监测数据的来源、监测点的选择布置、传感器的选择、监测参数的选择、监测方法的选择、信号的采集分析与处理等多个环节对机组设备的状态监测体系进行了详细介绍。对水电机组进行状态监测是后续对其进行状态评价及检修的前提和基础,只有得到反应机组设备实际运行情况的可靠数据,对设备进行状态评价的结果才是真实的,对故障设备进行检修的依据才是可靠的。因此,本文将状态监测的各个环节进行分解并分别进行介绍,为的就是为后续的机组设备状态评价等工作打下良好的基础。其次,本文依据模糊理论、层次分析法和改进D-S证据理论搭建了机组设备的状态评价模型。通过模糊理论搭建设备的评价指标体系及评价结果集,确定各个参数指标的隶属度;采用层次分析法确定各个指标参数的权重,将参数指标的隶属度向量和权重向量相乘即可得到各个证据的基本概率赋值;应用改进D-S证据理论筛选出冲突证据并对其进行修正,再将不同来源的证据进行融合得到最终的评价结果。文章以水电机组的下导轴承为例详细阐述了状态评价模型的具体应用过程。最后,本文从系统的整体设计、系统架构设计和功能设计三个方面对应用了状态监测体系和状态评价模型的运维服务支持系统进行了详细介绍,通过该系统在水电厂的实际应用情况证明了该状态监测体系和状态评价模型的可靠性与实用性。