采用大语言模型、深度学习、知识图谱等人工智能技术，实现电力设备状态数据的清洗、预警、预测、诊断、评估与维修决策，解决预警手段单一、预测准确性低、故障诊断时间长、维修决策不严谨等设备运检业务中难题，极大地提高故障根因定位分析的准确性和全过程处理效率。通过人工智能技术赋能传统电力设备运检生产，实现设备健康状态实时评估、隐患提前发现、故障处置专业指导、检修运维策略优化，形成电力企业“自主巡检+智能分析”运维模式下的“运检智慧大脑”。