虞斌超

人工智能技术的快速发展为电气设备维护方式的革新提供了新路径。传统电气设备维护依赖人工巡检和经验判断，存在效率低、响应慢、成本高等问题。通过引入人工智能算法，如机器学习、计算机视觉和智能预测模型，可以实现对设备运行状态的实时监测、故障预警和智能诊断，显著提升维护效率和系统稳定性。本文围绕人工智能在电气设备维护中的应用场景和技术优势展开，重点分析其在数据采集、异常识别和决策支持等方面的具体应用，并结合实际需求探讨实施路径与未来发展方向。

人工智能；电气设备；智能维护；故障预测；数据分析

[1] 王强,李娜.人工智能在电力设备状态检修中的应用研究[J].电力系统自动化,2023,47(6):88-95. [2] 刘洋,张伟.基于深度学习的电气设备故障诊断方法综述[J].电工技术学报,2022,37(12):3012-3023. [3] 陈志刚,高翔.智能运维在工业电气设备中的发展与挑战[J].自动化仪表,2024,45(3):1-7. [4] 孙立峰,周晓红.大数据分析在电力设备健康管理中的应用[J].电力信息与通信技术,2023,21(4):45-51. [5] 黄俊杰,赵敏.边缘计算与 AI 融合驱动的智能变电站运维系统研究[J].电网技术,2022,46(10):3789-3797.

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