本文旨在探究新型电力系统场景下如何利用人工智能技术实现输变电装备状态感知与诊断的智能化。文章从多源异构数据融合、深度学习特征提取、自适应信号处理、分布式边缘计算等关键技术切入，提出了知识图谱与专家经验融合诊断、深度强化学习与故障诊断决策、增量学习与在线诊断以及区块链技术在诊断结果可信存储中的应用等一系列智能化诊断策略和措施，旨在提高输变电装备运维的智能化水平，确保电网安全稳定运行。

随着生活水平的提高，对电力工程技术质量及施工安全提出了更高要求，在这种情况下，要密切关注相关技术应用及完善，确保整体施工安全稳定性，以确保电力工程能呈现出应有效能。

综合自动化技术在应用中，通过将各种技术有机联合为一个整体，在此过程中将计算机技术作为基础性保障，从而完成分层式结构的构建，将互联网技术融合其中，最终实现对目标的控制。将该技术和电力调度工作联系起来，可以借助计算机技术的天然优势，对电力调度工作中涉及到的各种数据信息进行分析和计算，确保工作的高效性和准确性，进一步为电力调度工作的正常发展指明前进的方向。除此之外，在综合自动化控制技术的帮助和指导下，借用其中的网络通信技术，还可以有效提高国家电网管理水平，在智能化设备的支撑下解决相关问题，排除以往信息传递中存在的准确率低等情况，推进变电站电力调度顺利开展。

随着社会对电力能源需求的不断增加，变电站建设规模扩大和运维工作量增加的问题日益突出。为了应对运维工作量与人力资源紧缺的矛盾，新技术如无人机、智能巡检等在电力系统中的应用日益广泛。无人机的快速机动性和高空设备全覆盖能力显著提高了巡检效率，降低了设备运行风险。本文介绍了GPS－RTK导航定位技术在无人机中的应用，以及无人机RTK技术在强干扰飞行区域中的改进和优化措施。此外，针对无人机巡检过程中存在的问题，提出了优化绝缘防坠措施、加强密集设备中的可操控性、增强抗干扰能力等改进策略，以提高变电站巡检质量和效率。