在现代化电力系统中，非计划停车造成的经济损失和社会影响日益凸显。据统计，一次突发性设备故障导致的停电事故可能造成数百万的直接损失，而通过智能运维技术实现预防性维护，可将此类风险降低70%以上。

智能运维的核心在于构建"感知-分析-决策"的闭环体系。通过在关键设备部署振动传感器、温度监测单元和局部放电检测装置，系统可实时采集设备运行数据。某500kV变电站的实践表明，采用高频采样技术后，能够提前14天发现变压器绕组松动隐患，为计划性检修争取了宝贵时间。

大数据分析平台是预防性维护的"大脑"。通过机器学习算法对历史故障数据进行深度挖掘，系统可建立设备健康状态评估模型。例如，某发电集团引入智能诊断系统后，汽轮机轴承磨损的预测准确率达到92%，较传统定期检修方式提升40%。

状态检修策略的优化显著提升了运维效率。基于设备实时健康评分，系统自动生成差异化维护方案。某区域电网实施动态检修周期调整后，开关柜维护频次降低30%，而设备可用率反而提高至99.89%。

值得注意的是，智能运维需要配套的管理变革。建立跨部门的数字孪生团队，将IT与OT技术深度融合，才能充分发挥系统效能。某省级电网公司通过组建智能运维中心，实现了故障平均处理时间缩短65%的突破。

未来，随着5G通信和边缘计算技术的成熟，电力设备维护将进入"预测-预防-自愈"的新阶段。但现阶段仍需重视基础数据质量，避免因传感器精度不足导致的误判。只有夯实数据根基，智能运维才能真正成为保障电网安全的利器。