本发明涉及一种基于SNN的智能变电站设备状态维护方法，包括以下步骤：步骤1、基于实际电网中智能变电站系统，计算变电站电气设备的设备可用度；步骤2、基于步骤1的电力设备可用度的计算结果，对设备的运行风险和系统的运行风险进行评估；步骤3、基于步骤2的评估结果，建立基于马尔科夫的电力设备停运模型及电力设备检测优化模型，使电力设备随时处于良好的运行状态；步骤4、利用卷积神经网络CNN及孪生神经网络SNN的深度学习算法求解步骤3所构建的电力设备检测优化模型，获得系统的状态检修决策，进而完成智能变电站设备状态维护。本发明能够有效降低区域电网的运行风险。