标题和描述中提到的这篇研究论文专注于探讨如何利用人工智能中的机器学习方法，特别是基于多智能体技术，来解决变电站设备信息集成的问题。在变电站自动化技术不断进步的背景下，设备数量增加，来自不同应用系统的信息变得更加丰富。然而，当前的状态监测系统由不同厂商根据各自的理解独立开发，导致信息难以共享，互操作性差，设备可靠性不足，状态监测不透明，这对电力企业的设备检修和维护带来了巨大的挑战。
论文作者深入研究了IEC 61850和IEC 61970系列标准，这些标准在电力系统自动化领域扮演着重要角色。他们探讨了多智能体平台的架构、协作模式以及通信模型的理论技术，并将这些理论应用于变电站一次设备的状态监测、二次设备的远程维护，以及设备信息的一体化集成和模型协调。通过这样的集成平台，可以实现设备状态信息的统一管理和高效利用，提高设备的可观察性和可操作性，降低维护成本，提升电力系统的运行效率和安全性。
在具体实施上，论文可能涉及以下几点关键技术：
1. **多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）**：这是一个由多个相互作用的智能实体组成的系统，每个实体（智能体）都能自主决策，与环境和其他智能体交互，以达到共同的目标。在变电站设备信息集成中，每个智能体可能代表一个设备或系统，通过协作实现信息的整合和处理。
2. **统一设备信息模型**：建立一个标准化的信息模型，确保所有设备状态数据的格式一致，便于数据分析和管理。
3. **统一通信接口**：设计一种通用的通信协议，使得不同厂商的设备能够通过同一接口进行数据交换，提高系统的互操作性。
4. **状态监测**：利用机器学习算法对设备的实时数据进行分析，预测设备可能出现的故障，实现早期预警和预防性维护。
5. **远程维护**：借助通信模型，智能体可以远程监控和诊断设备，减少现场干预，提高维护效率。
6. **模型协调**：解决不同设备模型之间的兼容性问题，确保系统整体的稳定运行。
通过这些技术的应用，论文提出的集成平台有望克服现有变电站设备信息系统的局限，为电力企业带来更为智能化和高效的运维解决方案。作者特别感谢了他的导师和其他学者的支持，以及在实际工作中给予帮助的公司和个人，他们的贡献对于这项研究的完成起到了关键作用。
