继电保护系统是电力系统安全稳定运行的重要保障，其可靠性直接影响电网的故障隔离和供电恢复能力。随着智能电网的发展，继电保护系统的复杂度不断提高，传统的人工巡检和定期检修模式已难以满足现代电力系统对快速响应和精准维护的需求。针对这一问题，继电保护系统状态诊断及维修决策方法应运而生。该方法通过实时监测保护装置的运行状态，结合大数据分析、人工智能算法和故障预测技术，对继电保护设备进行智能诊断，识别潜在故障或性能劣化趋势。在此基础上，系统可自动生成维修建议，优化检修计划，减少非计划停运，提高设备可用率。该方法的优势在于：1.**状态实时监测**：利用传感器和在线监测技术，实时采集继电保护设备的电气、机械和环境参数，提高故障预警能力。2.**智能诊断分析**：结合机器学习、专家系统等技术，对历史数据和实时数据进行分析，准确判断设备健康状态。3.**优化维修决策**：根据诊断结果，动态调整维修策略，实现预防性维护，降低运维成本，提升系统可靠性。这一方法的应用可显著提升继电保护系统的运维效率，减少人为误判，为电力系统的安全稳定运行提供有力支撑。
