为应对传统“故障后抢修”与“周期巡检”在安全性、经济性、环保性上的多重瓶颈，本文构建了一套基于数字孪生的变电站设备状态评估与预测维护理论框架。文章首先提出“三横两纵”孪生参考架构，实现物理实体、孪生模型与服务应用的横向协同，以及通信协议栈与安全信任链的纵向贯通；继而围绕多源异构信息融合、健康特征三元组、双闭环评估引擎等关键环节，建立不依赖现场数据的状态评估方法；随后以“机理—概率—知识”三元驱动为核心，设计毫秒级至月度级多尺度故障预测算法族，并嵌入可用度—成本—碳排三目标维护决策模型，实现检修策略的在线优化与沙盘预演；最后通过“三阶演化”机制与“可信计算链”保障孪生体的持续可信与安全可控。典型场景无数据推演表明，所提框架可在零样本条件下完成设备健康评价、缺陷定位、剩余寿命预测及维护方案生成，为变电站运维从“经验驱动”迈向“模型驱动”提供可复制、可扩展的知识模板。