基于声纹可视化的电力设备状态诊断技术以解决生产实际问题为导向，创新性地将声纹可视化检测融入到电力设备的巡检及在线监测业务，并提出电力设备声纹抗干扰检测、预警及精确诊断技术。成果革新了电力设备异响缺陷跟踪和诊断模式，推动了“数据挖掘与作为电网公司核心业务的电力设备运维检修之间深度融合，革新了传统的电网设备运检模式，提高了运检作业效率。促进了新型高端电力设备检测诊断装置的智能化升级发展，引领了传统检测和监测装置的集成化、高效化和智能化升级，助推了传统电气制造业的产业智能化升级，促进了电网装置供应商质量提升。支撑了重大社会和政治活动用电保障工作，预防了多起因电力设备机械及放电异响缺陷造成的非计划停电事件发生，保障了电网的安全稳定运行。 项目成果革新了GIS设备异响缺陷跟踪和诊断模式，推动了“数据挖掘与作为电网公司核心业务的电力设备运维检修之间深度融合，革新了传统的电网设备运检模式，提高了运检作业效率。通过研究、掌握气体绝缘金属封闭设备典型机械缺陷声学特性、振声特征提取技术与诊断方法及应用方式，有助于及时发现故障，实现气体绝缘金属封闭设备状态的早期评估，从而采取一定措施消除缺陷，避免其恶化引发故障，降低电网因电气设备机械故障而导致的直接、间接经济损失。同时提高气体绝缘金属封闭设备运行的可靠性，提高整个电网的安全、稳定、经济运行的水平，电网的长期无故障稳定运行将提升电网企业的自身形象和声誉。