随着电网技术的不断进步与电网规模的持续扩张，电力系统的稳定性和供电质量对社会经济的重要性日益凸显。在这样的背景下，电网中变压器的稳定运行成为保障电力系统安全的关键之一。变压器作为电力系统的核心设备，其运行状态的准确评估直接影响到电网运行的可靠性。
当前，传统的变压器状态评估方法已经难以满足对设备状态监测的实时性、准确性和全面性的要求。因此，基于大数据驱动的变压器运行状态评估成为了研究的热点。这种评估方法利用在变压器运行过程中积累的海量数据，通过大数据处理和数据挖掘技术分析设备运行过程中的各种因素和变化，以得出能够反映变压器运行可靠性的因素和成分。
大数据技术应用于变压器运行状态评估的主要内容包括变压器油中溶解气体分析（Dissolved Gas Analysis, DGA）数据的采集和分析。DGA是一种在线监测技术，可以及时发现变压器内部的异常情况，提供实时的预警功能，并记录设备的运行数据。这些数据不仅是隐形的数据资产，还是能够反映设备运行状况的重要指标。
通过对变压器油中溶解气体中的特征气体含量进行分析，可以识别出设备运行中存在的异常情况。例如，通过非参数分布拟合技术，分析七种主要气体的分布情况，以确定是否存在与总体分布相悖的异常。对于异常数据，需要进行甄别和处理，以排除错误信息的干扰，确保后续数据分析的准确性。
数据挖掘技术的引入，进一步增强了从大数据中提取有用信息的能力。通过各种形式的数据挖掘技术，能够揭示数据中隐藏的规律和内涵，为变压器运行状态评估提供科学依据。在此基础上，通过构建变压器设备运行状态特征分析和风险分析模型，可以实现对变压器运行风险的预测。
在具体实施方面，本文采用了纵横交叉极限学习机（Cross State Orthogonal Extreme Learning Machine, CSO-ELM）作为动态可靠性模型，进行变压器故障率的动态预测。这一模型能够有效地掌握电网企业设备的运行状况，并预测设备运行的风险。
本研究提出的评估模型在试验中得到了验证，结果表明，该模型能够准确评估变压器的运行状态，并对变压器的故障率进行有效预测。这种评估方法不仅为生产人员、运维检修人员和电网调度人员提供了分析依据和决策指南，而且对提升电网风险防范能力、保证电力系统安全稳定运行具有重要的现实意义。
从论文所讨论的内容可以看出，大数据驱动的变压器运行状态评估技术，能够为电力系统安全稳定运行提供有力的技术支撑。电网公司和运维部门应充分利用大数据技术，建立和完善相关的监测和预警系统，持续提高设备的运行可靠性，确保供电的安全性和质量。同时，这也预示着，随着大数据技术的进一步发展，电力行业的运维和管理将会迈入一个全新的数字化、智能化时代。
