本研究聚焦电力设备故障预测，针对传统检测手段不足，引入人工智 能算法。阐述其应用流程，包括数据采集预处理、特征工程、模型训练优化及评 估应用。同时剖析应用面临的数据质量、模型选择优化和计算资源需求挑战，并 提出对应策略，如数据预处理技术、模型融合与优化算法、模型压缩及云计算租 赁资源等，旨在提升电力设备故障预测准确性，保障电力系统稳定运行。