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针对传统的三维重建方法因数据缺失而造成的精度差、效率低等问题,在三维激光扫描点云的基础上,提出了一种将粒子群优化算法和k-近邻分类算法相结合的变电站设备三维点云识别方法。通过粒子群优化算法对各子空间特征的系数权重进行优化,k-近邻分类算法完成分类。通过实验分析点云子空间的大小和丢失率对识别效果的影响,并与改进的迭代最近点算法进行比较,验证该方法的优越性和准确性。实验结果表明,该方法具有较好的识别准确率和效率,识别准确率达到95%以上,平均识别时间为0.19 s,具有一定的应用价值。