定期检修模式越来越难以适应电网的发展,为了保证配网设备安全工作并降低维修成本,维修技术应从定期检修转变为状态检修。目前状态检修处于探索和发展阶段,仍有许多基础理论尚不成熟,例如对已有数据的深度分析重视不足,且重视设备试验信息而对运行信息关注较少,导致状态评价的时效性和可实施性欠佳,难以适应日趋精益化的状态检修管理要求。基于当前的数据基础,本文将配网设备的数据进行了分类整理,归纳出定期巡检信息、实时运行信息、历史文本信息,并运用数据挖掘技术及多源融合技术,将分类整理后的信息加以处理、计算及融合,进行了基于多源信息融合的配网设备状态综合评价及后续的状态检修决策研究。本文取得了如下的研究成果：(1)建立基于实时运行信息的状态评价模型,从实践角度表明了它能有效反映部分故障,并具有良好的时效性与通用性,可以作为配网设备状态评价技术的有益补充。(2)将文本挖掘结果转化为设备状态评价的得分,与基于实时运行信息及基于定期巡检信息的评价结果融合,建立了融合多源信息的配网设备状态评估模型。该模型弥补了现行状态评价时效性不足的问题,并利用实时数据和历史记录丰富了评价内容,使得评价结果能更加全面地反映配网设备的运行性能、历史记录和实时状态,具备了全面性和实时性,并且符合故障记录及理论规律。(3)提出了利用融合多源信息的配网设备状态评价结果进行状态检修决策的模型。该模型利用D-S证据理论对基于多源信息的配网状态评价得分进行后续应用,实现了对检修方式、检修时段的综合群决策,并且可以由决策者根据不同的检修偏好进行调整。其决策结果可以实现综合指标下的最优决策。