变电站是维持电力系统正常运行的关键部位。具有真实信息、模型画面精良、可扩展性高的变电站三维实景仿真模型,是构建数字化和智能化的电力系统、虚拟现实仿真培训系统和增强现实现场辅助分析系统的现实基础。利用三维激光扫描设备采集的点云数据搭建的场景模型具有较高的真实性和空间准确性。由于变电站的点云数据具有数据量大、分布不均、背景噪声过多等特点,传统的点云数据处理方法应用于变电站建模存在噪声残留、设备分割难度大且模型匹配效率低等问题。因此,本文深入研究基于点云数据建模的关键技术,提出一套完整的快速自动建模方法,解决了变电站点云数据处理的难点并提高了建模速度。本文主要研究工作及成果如下:针对变电站场景点云数据集数据量大、分布不均的问题,本文提出自适应体素滤波算法,计算每个点的邻域密度,将密度作为判断标准,不同密度区域点云以不同的压缩参数进行处理,确保高压缩比的同时保留设备内部低密度细节。针对变电站场景内部包含大量高密度背景噪声、去噪后仍有高密度噪声残留的问题,本文提出一种基于纵向约束层次聚类的去噪算法,通过引入高度特征,以聚类算法为基础,综合考虑点云数据的平面和纵向的分布情况来有效区分电气设备的点云数据和背景噪声的点云数据,有效删除97%以上的高密度噪声。针对变电站电气设备点云数据分割难度大的问题,本文提出一种基于邻域特征聚合的电气设备提取方法,设计以编解码结构为基础的神经网络模型,利用编码模块和解码模块提取并加强变电站点云数据邻域空间特征,特征学习模块学习邻域特征,实现快速准确的电气设备分割提取,分割准确度高达97%以上。针对模型匹配效率低的问题,提出一种基于图像识别的快速匹配方法。首先,搭建基于卷积神经网络的模型,进行电气设备图像的特征提取和特征学习,初步对分割提取后的单个电气设备点云数据进行分类识别,识别准确率高达99%以上。然后,对分类后的电气设备点云模型与标准模型库模型进行匹配,获取标准模型与在场景中真实设备的对应位置,重建场景模型,该方法能够减少匹配计算量,极大提高重建速度。最后,以茅湖变电站三个电压等级区域的点云数据集作为实验对象,实验验证了本文提出的建模方法能实现三维实景仿真变电站的快速建模。