基于大数据的电力设备故障预测研究

摘要

随着智能电网与数字化电力系统的深入发展，电力设备在复杂运行环境下的安全性与可靠性成为保障电网
稳定运行的关键因素。传统的设备运维模式以定期检修与人工巡检为主，存在故障发现滞后、维护成本高、资源配
置效率低等问题。大数据技术的快速发展为电力设备状态感知与智能诊断提供了新思路。本文从电力设备数据特征
入手，分析了基于大数据的设备故障预测模型的构建方法与应用路径，探讨了数据采集、特征提取、模型算法与系
统实现等关键环节。在此基础上，结合电网企业的实际应用案例，总结出基于机器学习与深度学习的预测模型在故
障识别、寿命评估与预防性检修方面的显著优势。研究结果表明，利用大数据技术对设备运行数据进行多维度分析，
可有效实现故障早期预警与风险分级管理，提升电网运维的智能化水平。