变电站是电力系统的枢纽，其设备的可靠运行关乎大电网安全。传统变电站设备管理方式存在监测数据采集效率低、故障诊断可靠性低、设备老化随机性高、维护成本高等问题。为此，本项目提出了融合多维感知技术的变电站设备状态智能研判关键技术与应用，提高变电站设备的监测、诊断和维护水平。 主要创新点包括：（1）提出了设备状态非侵入式实时监测及智能诊断技术。采用多模态声信号融合技术和多级联循环卷积神经网络实现非侵入式连续监测设备，降低状态监测和分析成本。针对故障诊断可靠性低的问题，通过多算法融合技术，诊断准确率提升15%。（2）提出了面向设备随机性故障的隐患预警与主动检修方法。首创了基于隐患决策树的潜在故障空间构建方法，通过自适应匹配追踪滤波、改进的长短期记忆网络（LSTM）和小波变换等技术，融合多种算法和模型，有效预警设备老化随机性故障，预测稳健性提升30%。（3）提出了变电站设备状态全息感知与智能研判系统。针对监测数据多源异构导致的采集效率低、数据融合难的问题，通过基于CF树的动态数据载入技术和改进的DS证据理论，实现数据的高效采集和可靠融合，数据处理效率提升30%，首创了基于模糊认知图和贝叶斯网络的设备状态推理与动态决策方法，实现从数据采集、融合、监测、诊断到预警、定位和检修策略生成的全流程智能化管理。 项目先后发表论文19篇，授权发明专利24项，实用新型专利3项，发布标准3项，规程2项，指导意见1项，著作2项。项目开发研制的高压开关柜安全预警系统等软硬件产品可推广性强，目前已在山东、上海等省份的300余座变电站的45万个采集点得到应用，总应用规模超过100台变压器和2000台开关设备，涵盖了从110kV到1000kV的多个电压等级，以及变电站、工业企业、港口等多种应用场景。项目各项技术和产品累计避免损失56964万元，累计销售额39345万元，实现了自主技术的突破，打破了国外技术依赖，经济社会效益显著。项目整体达到国内领先水平，其中在基于隐患决策树的潜在故障空间构建、基于变电站故障诊断集成模型的多算法融合设备状态智能诊断方面达到国际先进水平，有力推动了我国电力行业的技术进步和创新发展。