Building Technology Research

随着新型电力系统建设的加速推进和“双碳”战略目标的深入实施,电网设备的安全、稳定、高效运行已成为保障能源安全的关键。传统的电气设备运维模式多依赖定期检修或事后维修,存在成本高、效率低、故障预警能力弱等固有缺陷。在此背景下,以人工智能(AI)为核心驱动力的状态监测与寿命预测技术应运而生,为实现设备全生命周期的智能化管理提供了全新范式。本文系统性地探讨了人工智能在电气设备状态监测与寿命预测领域的应用框架。首先,分析了当前电气设备运维面临的挑战,并阐述了AI技术介入的必要性；其次,详细梳理了数据采集、特征工程、模型构建等关键环节的技术路径；再次,重点构建了一种融合深度学习与物理机理的混合寿命预测模型,并对其核心算法进行了深入剖析。研究表明,AI驱动的智能诊断与预测体系能够显著提升设备状态评估的准确性与前瞻性,为构建新一代智能运维体系奠定坚实的技术基础。