随着电力系统规模的不断扩大和运行环境的日益复杂，电力设备的状态监测面临众多技术挑战。本成果针对电力设备状态监测面临的三大核心难题——非平稳信号特征提取难、极端气候适应性差、多源异构数据融合精度低，研发了系列创新技术与装备，构建了完整的复杂环境电力设备状态监测技术体系。成果提出了复杂环境下的电力设备多参量泛在感知与状态检测技术创新方案，旨在提升电力设备状态监测的准确性和可靠性。首先，提出了一种基于异构数据融合的多参量泛在感知智能化状态监测方法，通过经验小波变换实现了非平稳振动信号的高精度特征提取，并研制了激光-超声互激励耦合状态检测装置，突破了传统检测技术的空间分辨率限制。同时，提出了自适应数据压缩降噪算法，实现了电力设备“源-声-电”多物理场信号的联合定位与精准分离，构建了从信号特征提取、设备状态监测到故障定位的完整技术链条。其次，针对极端气候条件，提出了具备温度适应性的电力设备状态监测技术，结合温度判据修正与低温监测阈值整定，研发了多参数动态跟随预警装置，并提出了基于低温失效模型的平均无故障时间分析方法和监测装置分区温度控制技术，显著提升了系统在极端温度环境下的可靠性。最后，构建复杂环境下的电力设备多模态协同无线跟踪监测系统，集成了能适应多气候环境变化的电力设备状态在线动态分析、趋势跟踪及辅助预警技术，结合边云协同服务架构，支持多种传感器协议的解析、数据采集和边缘计算，采用自适应通信协议栈与统一数据接口架构，集成振动、温度、局放等多类异构传感终端，构建了设备状态与气候环境相关联的监测物联网，实现了变压器、GIS等电力设备状态特征量及气候因素的多源监测与评估。试验结果表明，本成果所提方法在信号处理精度、极端环境适应性和多源数据融合能力方面均优于传统技术，为复杂环境下电力设备的状态监测提供了全面的技术解决方案，具有重要的理论意义和工程应用价值。 本成果共获发明专利7件，实用新型专利1件，软件著作权1件，论文5篇。