随着我国电网规模的不断扩大,电网结构也愈加复杂。因此变电站各个回路需要增加更多的变电设备来保障运行,因此这对变电站二次回路的调试与检测工带来了很大的困难。二次回路不仅负责变电站的控制、测量和监控,其中高压隔离开关更是变电站重要的安全保护装置。近年来,全球经济形势和能源发展发生了变化,中国经济也得到了快速发展,传统的变电站也愈发趋向智能化,这对检测技术也提出了更高的要求。目前,虽然对传统变电站二次回路检测与维护比较成熟,但在智能变电站中,由于二次回路系统更加复杂与抽象化,维护人员没有完全掌握新设备、新技术的应用,以致二次系统的维护方法还不成熟,甚至处于探索阶段。为了提高智能变电站的安全运行水平,必须尽快对二次回路检测技术进行研究,提出一种更加高效与无人值守的检测方法。因此,本文提出图像红外检测与虚回路可视化两种检测技术,然后通过案例比较分析,对两种检测方案优缺点进行探析,工作内容与创新主要的有以下几点:(1)首先对图像识别智能变电站二次回路检测技术进行研究,从红外图像特征提取与识别流程优化详细论述,然后从高压隔离开关故障检测、变压器检测以及互感器检测等案例出发分析该检测方法运用的效果,最后对其应用优缺点展开分析,提出了利用PNN神经网络实现设备红外图像分类,建立最终的变电站关键设备红外检测方法和流程,对于实现智能变电站的无人值守具有重要意义。(2)其次,对智能变电站的二次系统进行全面的分析比较,针对智能变电站二次回路中光纤链路路径难以定位、设备故障检测低效的现状,提出了基于虚回路技术智能变电站二次回路故障检测方法,在该技术从流程展开研究,并依托网络消息分析器作判断辅助,并把现有技术进行结合,然后提出一种在线监测诊断光纤链路的方案,且给出相关算法,最后通过与图像识别红外检测技术进行比较,总体来说优于虚回路可视化技术,但在多目标故障检测上比虚回路可视化技术略差一些,因此两种技术在针对单一目标以及多目标故障检测上各有优点,但是综合起来说,两种技术对智能变电站二次回路检测都有很好的效果。