设备状态评价是电网设备状态检修工作中非常重要的环节，主要是根据设备运行、检修、试验过程中的数据进行设备评价分析，得到检修决策的结果。在电力工程建设和设备运行检修维护过程存在大量检修、试验与缺陷文本，这些文本蕴藏了丰富的设备状态信息。通过人工智能的方式挖掘文本数据中有价值的信息并自动分析研判设备状态，必将是电力企业人工智能、大数据挖掘方向研究的重点对象。然而，由于文本信息存在多歧义、难切分、模糊性等特点，目前缺少高效准确的文本信息挖掘方法，更缺乏符合电力行业语义情境的文本分析模型。针对目前大量文本类的设备信息难于利用的现状，亟需研究一种基于文本挖掘的数字化手段对电力设备运行、检修、试验过程中的文本信息进行深度挖掘和可视化分析，实现对典型设备运行状态评价和缺陷分析，以更好的指导检修运维工作，从而全面提升电力典型设备的全寿命状态评价和全生命周期管理水平。 因此，乌海超高压供电公司提出了基于文本信息挖掘和可视技术的电力设备状态综合评价研究，旨在通过人工智能的技术手段，充分挖掘设备文本信息中的有价值信息，实现关键设备运行情况分析，并提出运维检修建议。经综合评估和多次讨论分析，计划以乌海超高压供电公司在运主变为本次研究的典型设备，开展相关文本信息挖掘与设备状态评价研究工作。