吴文球,李志慧,夏宗祥,吴 昊,尹 远

电力设备的状态监测与预测性维护技术是保障电力系统可靠性和安全性的重要手段。随着传感器技术、数据分析方法和人工智能的发展，这些技术在故障预防、设备寿命延长和维护成本降低方面取得了显著进展。本文主要论点是，先进的状态监测与预测性维护技术能够显著提升电力设备的运行效率和安全性，同时降低维护成本。研究内容涵盖了传感器技术的进步、实时数据采集与分析方法的优化、人工智能在故障预测中的应用、大数据与机器学习在预测性维护中的作用，以及新技术的应用前景和政策标准的影响。

电力设备；状态监测；预测性维护；传感器技术；人工智能

[1] 唐飞.基于人工神经网络技术的电力设备状态实时监测研究[J].自动化应用,2024,65(08):118-120. [2] 唐飞.基于人工神经网络技术的电力设备状态实时监测研究[J].自动化应用,2024,65(08):118-120. [3] 戚鹏健.基于模糊层次分析的电力设备状态自动监测方法研究[J].今日制造与升级,2023,(11):154-156. [4] 张逸凡.基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统研究[J].自动化应用,2023,64(02):48-50. [5] 吴祖斌,白彬,王沛沛,等.基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统的开发与应用[J].中国设备工程,2022,(13):147-149.

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