传统的人工巡检方式效率较低,且存在对作业人员安全保障不足,无法动态掌握运检人员准确位置、安全状况以及工作任务完成情况等问题,基于此,结合无线传感网络、定位跟踪、信息融合等技术构建作业现场巡检人员安全系统,研究变电作业现场巡检人员的精确定位和安全状况评估技术,对促进电力物联网建设具有重要意义。本文的主要工作及成果如下:首先,针对变电作业人员面临的风险情况及相关安全防护策略,设计了变电站智能巡检安全管控系统架构,在此基础上针对变电作业实际现场的环境与巡检人员安全防护的定位需求,研究设计了基于优化布站的UWB的定位方案,从定位算法选择、基站几何部署以及误差消除等方面对变电环境下区域UWB定位方法进行了优化研究,并进行了 Matlab仿真验证。然后,针对智能巡检现场工作人员的生理状态(体温、心率、血压等)数据的多样性与融合处理的复杂性,构建了基于多源数据融合的人员健康状态综合评价模型,并设计了一种基于BP与RBF组合神经网络的多源数据融合方法,利用Python仿真验证了其可行性和有效性,有利于进行变电作业人身安全状态监测与评估。最后,依托南方电网《基于智能可穿戴的电力现场作业安全防护技术研究》科技项目,参与研制了变电站巡检人员安全防护系统,包括定位终端、数据采集终端硬件以及安全防护系统平台功能设计,研究成果在东莞供电局500kV纵江变电站安装部署与应用,取得了良好的效果,电网单位已经建议进行规模化推广。