电力变压器作为电网的重要资产和关键设备,我国“碳达峰、碳中和”政策背景下,加快促进了新型电网的建设,然而伴随新型电网下多种新能源的接入使系统不确定性变得更加复杂,增加了设备运行潜在风险,亟需开展计及不确定性的电力变压器风险评估研究。本文重点针对电力变压器状态等级分类处的模糊性、状态变化因素的随机性导致状态评估结果存在偏差,损失程度指标受不确定性因素影响难以精准量化,确定性风险量化方法带来的风险决策缺陷等问题开展研究工作,不仅可以识别电力设备潜在的风险,并采取控制措施,避免和减少事故及其损失,还可为设备状态检修策略选择提供决策依据,提高电网安全运行水平和供电可靠性。首先,针对电力变压器状态评估中评价指标状态等级以区间划分的形式、信度准则决策受到信度值选取不同结果偏差的影响、最大隶属原则仅以最大分量决策等缺陷,考虑了变压器在状态等级边界处的随机性与模糊性,以云物元模型构建状态评估基础框架;为了兼顾不同云熵规则的分明性和模糊性,应用云熵优化算法改进云物元模型来计算评价指标的等级关联度;基于D-S证据理论结合非对称贴近度决策判断得到状态评估结果。以2台220k V油浸式电力变压器为例,证明了该方法的准确性和适用性。其次,针对损失程度指标受不确定性因素影响难以精准量化的问题,计及了风电出力和负荷不确定性对电网损失的影响,建立了变压器故障引起的电网损失程度优化模型,引入基于三点估计的概率潮流模型计算损失程度的概率分布。以实际系统为例,验证了该算法的有效性。最后,针对确定性风险量化方法带来的风险决策缺陷问题,考虑到不确定性因素影响其风险值波动,采用区间数表征设备风险,借鉴三参数区间灰数距离测度决策方法判断设备风险等级,实现了充分利用区间数来判定风险,避免了确定性风险量化方法的决策缺陷。以实际系统为例,验证了该方法的有效性和准确性。