电力系统的发展给人们的生活以及生产带来很大的利益的同时,也给电力系统安全稳定运行提出了新的挑战。继电保护是保证电力系统安全稳定运行的第一道防线,继电保护的不正确动作严重影响电网的顺利运行。因此评估继电保护设备的风险,切断风险传递链条,找出其薄弱环节,保证电网的经济、可靠运行有着举足轻重的作用。首先,提出了一种基于置信系数的广义证据理论的状态评价体系。首先采用正态云模型计算评价指标的隶属度,结合改进模糊层次分析法和局部惩罚-激励型状态变权函数计算评价指标的权重,计算继电保护设备的模糊评判结果,并把评判结果作为证据的初始概率分布,采用广义证据理论获取整体的状态评价结果。最后以实际算例表明,采用基于置信系数的广义证据理论可以有效减少数据间的融合冲突,融合速度比较快,在大数据的背景下为继电保护的状态评估提供了一种新的思路。其次,在设备状态评价的基础上,提出了反映设备实时状态的广义比例故障率模型。采用极大似然函数的方法估计广义比例故障率模型的参数,采用自适应同伦算法求解非线性方程,得到故障率的表达式。紧接着以实际算例表明,自适应同伦算法计算速度快,收敛性好;考虑设备状态监测的广义比例故障率模型可以实时反映设备的故障率,为设备检修类型的选择提供理论基础。紧接着分析一次二次设备之间的风险传递关系,提出了一种综合考虑输电线路本身以及线路保护的风险评估体系。最后以WSCC-9为例,验证了考虑输电线路保护故障特性的电网综合风险评估体系的有效性。再次,提出了基于双条件单规则云推理语言的故障率预测模型,挖掘健康指数以及人为失效率和故障率之间的关系。实例分析结果表明,考虑人为因素的故障率模型更接近设备的实际运行状况,证明了人为因素对设备故障率的影响是不可忽略的。最后比较基于云推理模型的故障率预测结果和多元回归法,分析基于云模型的故障率模型更符合该地区实际可靠性数据统计规律,证明了本文所提算法的有效性。最后,为了解决继电保护系统数据统计带来的不确定性,本文采用软层次模型建立继电保护风险评估模型。首先,从风险的定义出发,指出影响风险的因素;其次,采用状态评价模型计算设备故障率,赋分法计算继电保护设备发生故障带来的损失;再次,采用模糊信息粒化算法计算风险并采用模糊排序方法对多个地区的风险进行排序,为风险管理者做出正确决策提供理论依据;最后,结合某地区的实际数据,表明采用模糊信息粒化算法做继电保护风险评估的正确性、有效性。