本文聚焦于智能光频分析技术与电力标准化巡检的深度融合。通过建立多维度光频特征数据库，并开发具备自适应学习能力的谱线解析算法，有效解决了设备表面微缺陷识别和绝缘介质劣化评估等关键技术难题。同时，构建了基于设备全生命周期数据的巡检路径优化模型，形成了覆盖设备状态感知、故障模式匹配和风险分级预警的标准化作业流程体系。结果表明，该技术框架在特高压换流站、城市电缆隧道等典型场景的应用中，显著提高了检测精度与作业效率，同时降低了误报率与漏检风险。推动了巡检模式从经验驱动向数据智能驱动的转型，为构建自主可控的智能巡检装备产业链提供了理论支撑。