输变电设施运行过程中，存在很多不确定的设备状态，如，隔离开关动静触头是否紧密连接、绝缘子串是否缺损等等。目前设计的传感器或辅助开关并不能准确描述设备发生缺陷时的状态。一般需要通过视觉观察来判断设备的健康状况。变电站巡检机器人和输电线路无人机巡检系统被用来采集相关设备的图像或视频，通过图像识别，快速分析设备缺陷，为输变电运行提供可靠的状态识别工具。

使用图像或视频识别技术是自动化的新兴领域。人工智能和机器深度学习算法对通过图像或视频产生的大量非操作数据的利用提供了技术的可行性。在变电站中，巡检机器人采集的数据可以包括：隔离开关的分合状态、机械指针的位置、仪表的表盘读数、室外设备的污损情况、鸟巢等过去需要人工观察得到的信息。同时，还可以采用一些特殊的设备，如红外测温成像仪器、局放监测成像设备等监视正常肉眼所无法看到的设备状态。

使用智能巡检机器人，首先可以将变电站的自动化操作实现完全的闭环。在一般的操作规程中，变电站进行倒闸操作，需要运行人员到开关场确认隔离开关的位置。使用巡检机器人，则可以在远动分合操作后，由机器人识别刀闸状态，通过变电站的顺控功能，在状态正常的情况下，自动进入下一步操作程序。

智能巡检机器人还具有非常强的环境适应能力。在雨雪天气、高低温环境，甚至特殊的工业领域，如，核电站的高泄漏风险区域、电解铝厂房的强磁环境等恶劣天气、辐射以及强电磁环境，巡检机器人可以发挥不可替代的作用。

目前的巡检机器人一般使用激光雷达定位技术，并对变电站设备使用CIM模型进行描述，既可以实现规定路径的全方位巡检，也可以指定设备实现自动路径的定点特巡。

电力智能巡检机器人将极大地减轻运行人员的工作压力，特别适用于在恶劣天气和危险环境下的巡检工作。图像识别技术、深度机器学习算法将电力系统海量的非操作数据矢量化。机器人的使用，将系统线性或非线性的数学模型扩展到随机及多维度领域。