在对智能高压开关设备进行在线监测评估时，核心的问题是标准数据模型的建立，标准数据模型的好坏直接决定评估结果的可信度，提出一种基于 K-means 聚类算法在建立高压开关设备机械状态评估标准数据模型上的应用方法，并以自主研制开发的126 kV智能GIS为研究对象，在大量现场实验数据的基础上对智能GIS机械状态评估进行分析和探索。实验结果表明：该方法执行速度快，可靠性高，具有非常良好的实用性，非常适宜在智能高压开关设备机械状态评估中应用。
智能高压开关设备 机械状态评估 K-means聚类算法 标准数据模型 智能GIS