本项目依托新能源行业高压设备运维痛点开展研发，当前新能源场站高压设备人工巡检可靠性低，传统红外 + 声纹检测仅能识别表面故障，内部局放等隐患难以发现，且行业检测技术存在集成度低、智能化不足等问题，亟需多参量融合的智能检测技术，项目研发具备极强现实必要性。 项目研发的管理技术难点在于多传感器集成的硬件适配、多源信号的降噪与特征提取，以及基于设备工况的动态阈值预警模型构建，同时需兼顾设备便携性与检测精度的平衡。 成果先进性体现在集成高频、特高频等 6 类检测手段，采样率 250Ms/s，局放缺陷识别准确率 95%，设备重量≤1.5kg、续航≥8 小时，综合成本较同类产品降低 30% 以上。创新点为融合多参量实现设备内部深度检测，结合大模型与机器学习算法实现智能诊断，且打造了便携化、一体化的巡检系统，支持远程诊断与动态预警。 成果可推广性强，适配变压器、GIS 等各类高压设备，适用于风电、光伏等新能源场站及变电站，操作简单、新手培训≤1 小时，支持离线 / 在线检测，适配复杂工况。 项目可提升高压设备供电可靠性 5%~20%，减少设备故障损失，降低运维人力成本，保障电网稳定运行；同时推动新能源运维向数字化、智能化升级，弥补行业多参量融合检测技术短板，为高压设备绝缘诊断提供新方案，助力能源行业安全高效发展。