电力设备状态监测与故障诊断是现代电力系统运维管理的重要组成部分。它通过实时或定期采集电力设备运行过程中的各种状态参数（如温度、振动、局部放电、油中气体含量等），结合先进的传感技术、数据分析和人工智能算法，对设备健康状况进行评估和预测。该技术的主要目的是实现电力设备的预测性维护，避免突发性故障导致的停电事故，提高供电可靠性。通过状态监测可以及时发现设备潜在缺陷，为故障诊断提供数据支持；而故障诊断则能准确判断故障类型、位置和严重程度，为维修决策提供依据。随着智能电网的发展，电力设备状态监测与故障诊断技术正朝着智能化、在线化、网络化的方向演进，大数据分析和深度学习等新技术的应用进一步提升了诊断的准确性和效率。这些技术的应用不仅延长了设备使用寿命，还显著降低了运维成本，对保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。