本申请涉及变电站设备检测技术领域，尤其涉及一种数字化特高压交流变电站主动预警方法和装置，其方法包括获取被测对象的历史状态数据；根据所述历史状态数据的数据类型，建立多个状态评分函数；利用所述状态评分函数确定BP神经网络模型的隐含层节点范围，以及，将所述历史状态数据输入所述BP神经网络模型进行训练，获得主动预警模型；获取当前被测对象的状态数据并输入所述主动预警模型中，主动输出设备预警结果和预警级别。本申请具有将BP神经网络自学习能力的优势和状态评分函数在一定范围内预测精度较高的优势相结合，降低了模型对采样数据样本量的需求，提高模型告警精度，满足数字化特高压交流变电站评估要求的效果。