配电变压器作为配电网中的核心设备,承担电压调换和电能传输的作用,与配电网的安全、稳定运行紧密关联。对配电变压器进行有效的维护,可以改善配电变压器的性能状况,降低配电变压器出现故障的概率,同时延长配电变压器的使用寿命,对于建设坚强配电网具有重要意义。在配电变压器维护过程中,不确定环境是指配电变压器运行状态发生衰变时,配电变压器发生故障的概率是不确定的,配电变压器可能很长一段时间仍然继续运行,也可能发生故障。预测性维护策略是配电变压器维护策略研究的最新进展。预测性维护策略将配电变压器运行状态衰变趋势的预测结果作为维护行动的决策支撑,尚未考虑到配电变压器运行状态衰变与故障之间复杂动态关联的不确定性,可能造成“欠维护”和“过维护”的问题,导致突发的和不必要的经济损失。为了解决当前配电变压器预测性维护策略存在的实际问题,本文开展面向不确定环境的配电变压器维护策略优化方法研究,积极探索配电变压器智能维护的新模式,对于提升配电网的智能监测管控能力和主动运维水平具有重要学术研究意义和应用价值。面向不确定环境的配电变压器维护策略优化方法研究主要包括配电变压器运行状态多维感知、配电变压器运行状态评估及态势预测和基于强化学习的配电变压器维护策略优化三方面内容。针对配电变压器运行状态评估指标体系存在的数据获取困难、指标冗余、计算复杂和通用性差等问题,通过分析配电变压器的历史异常运行工况和故障记录,总结出配电变压器常见的故障类型和引发故障的主要原因,从配电变压器在线运行数据以及基础信息中提取出实时型、统计型和基础型等多维特征,实现对配电变压器运行状态的多维感知。配电变压器运行状态多维特征能够较为全面地反映配电变压器的运行情况,具有数据易获取、计算简单、通用性强等优点,为配电变压器运行状态评估及态势预测、配电变压器维护策略优化提供数据基础。针对配电变压器运行状态评估方法存在的滞后性、评估周期较长等问题以及配电变压器运行状态预测方法存在的片面性、预测准确度较低等问题,提出一种基于数据驱动的配电变压器运行状态评估及态势预测方法。在该方法中,将配电变压器运行状态多维特征构建成一套配电变压器运行状态评估指标体系,采用改进的综合评估方法实现配电变压器运行状态的评估,并结合机器学习、深度学习模型实现配电变压器运行状态的预测。通过具体的算例分析,论证了基于数据驱动的配电变压器运行状态评估及态势预测方法的有效性和实用性。该方法能够及时、准确地掌握配电变压器的运行状态及变化趋势,为配电变压器维护策略优化研究奠定基础。针对配电变压器运行状态衰变与故障之间复杂动态关联的不确定性问题,提出一种基于强化学习的配电变压器维护策略优化方法。采用配电变压器运行状态特征、运行状态实时评估结果以及历史故障记录等数据构建状态、奖励和维护动作等强化学习要素,利用强化学习理论训练配电变压器维护策略优化模型,充分挖掘配电变压器运行状态衰变与故障之间复杂动态关联的不确定性,让配电变压器维护策略优化模型具有较强的学习能力、适应能力。将配电变压器运行状态变化趋势的预测结果输入到基于强化学习的维护策略优化模型中,得到更加客观和准确的预测性维护行动,使得维护策略具有高效性、智能性和适应性,进而保障配电变压器安全、经济、稳定运行。通过具体的算例分析,从保证配电变压器安全、稳定运行和降低配电变压器维护经济成本这两个角度,论证了基于强化学习的配电变压器维护策略优化方法的有效性。