杨文佳，苗 璐，樊 玮，夏 伟

（1.广东电网有限责任公司电力调度控制中心，广州 510600；2.南方电网数字电网研究院有限公司，广州 510600）

0 引言

GIS信息由地理信息系统产生，该信息包含了地理信息以及遥感信息，能够为计算机数据处理技术提供分析对象。随着大数据技术的应用普及，海量数据处理成为了数据处理的基本处理过程，融合后的数据能够挖掘得到其内部隐含的特征信息，在自动化故障监测过程中，以该特征信息作为监测对象，能够构建形成科学地监测过程。由此可知，设计自动化故障融合监测技术具有一定的发展意义。

国外研究监测技术起步较早，研究人员最初将监测技术用于机械故障诊断与维护上，并根据机械运行参数设计了数值关系式的监测条件。国内自上个世纪八十年代展开监测技术的研究，研究人员应用了数值解析的模型整理故障融合中的数值条件，并结合数值统计学的分析方法将故障融合数据处理线性或是时序相关性，设计形成了多种监测算法。整理当下的研究成果可知，董怀普、王位杰等人设定了自动化设备运行规则，并采用深度优先搜索算法建立了故障数据之间的连接关系，并推算得到了监测数值条件。陈泗贞、梁竞雷等人采用相关性分析过程处理了故障数据，采用信息整合的方式将同等类型的故障数据处理为相同的数据事件，利用蛮力BF算法构建数值监测过程，构建形成故障融合监测技术。……