大数据为智能电网的发展注入了新的活力，掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的深刻变革，将智能电网的发展推向新的阶段。本文就如何将基于电力大数据的关键技术应用于电网设备状态检测及预警方面进行研究，主要内容包括以下几个方面:　　(1)本文在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上，研究具有通用性的电力大数据平台的总体架构，并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术四方面深入探讨了符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。　　(2)基于电力大数据关键技术，研究电力设备状态检测及预警技术，从多目标监测、海量数据处理、实时特征提取、数据结果存储与管理等方面论证了基于大数据的电力设备状态检测方案能够满足多目标电力设备状态检测需求，并通过基于大数据的多目标电力设备监测系统实现案例予以详细说明。　　(3)利用红外、紫外、超声波、特高频、机器人和无人机等手段采集多源带电检测和智能巡检数据，结合在线监测数据，构建了电网设备状态检测信息模型，包括变压器和断路器等输变电设备典型故障案例库，红外影像库和超声超高频检测等图谱库。　　(4)综合台账数据、试验数据、在线监测数据、家族缺陷数据、不良工况数据，再加上利用视频数据智能识别技术识别出的设备状态量数据等，研究典型故障分析及在线故障识别技术，搭建基于大数据的检测与预警技术培训平台。　　在完成以上技术研发工作的基础上，博士后在站期间还努力按照公司需求，完成相关的技术管理和规范化工作，包括整理公司的技术文件，对近两年内的公司研发成果进行知识产权转化，配合公司有关部门完成项目系统规划和工程验收技术文档整理。