随着电力系统智能化进程的加速，电力设备状态监测面临着多源异构数据整合与精准诊断的双重挑战。本文通过引入分布式光纤测温系统和紫外成像装置，实现了对设备表面放电、局部过热等缺陷的全天候立体监测。在数据融合方面，提出了跨模态特征对齐算法和时空关联建模方法，有效解决了红外光谱、振动信号与局部放电脉冲序列之间的异构数据融合难题。实践表明，该技术体系使设备异常状态识别的响应时间缩短至传统方法的1/5，故障诊断的置信度提升至98.7%以上，特别是在复合绝缘子老化评估和GIS设备局部放电定位方面展现出显著优势。该研究突破了传统单模态检测的技术瓶颈，为电力设备全生命周期管理提供了新的技术范式。