随着我国国民经济的快速发展,“十二五”期间我国电力系统体制改革的加快推进,供电设备管理水平的提高成为国家战略能源安全和国民经济命脉畅通的有效保障,是提高电网公司收益和实现转型升级的重要途径。原有的供电设备管理评价方法已经无法适应当前的电网发展需求,对供电设备的管理进行综合评价工作关系着电力企业的生存和发展。只有采用科学合理的综合评标方法,才能有效的对供电设备进行科学的控制和管理,才能根据评价结果提供有益的建议。本文引入资产全寿命周期管理的方法,对供电设备从形成、运行、退出到报废等以价值为核心的整个全寿命周期进行综合评价,构建了供电设备资产全寿命周期管理评价指标体系,建立了粗糙集理论和人工神经网络技术相结合的供电设备资产全寿命周期管理综合评价模型。该模型减小了数据集的规模,一方面提高了数据的代表性,减少噪声的干扰,从而使训练出来的神经网络不易出现“过拟合”现象,另一方面减少训练数据和训练时间,提高了效率。经过实证分析,本文与单一的BP神经网络方法相比较,验证了所选方法具有精度高、速度快、适应性强等特点,表明了该模型对评价供电设备的资产全寿命周期管理问题具有实际应用价值。同时,可推广并运用到更多的供电设备开展资产全寿命周期管理,为电力企业安全生产、科学管理以及决策提供更为有效的途径和方法。