在智能电网快速发展的背景下，电力设备的安全稳定运行对电网整体性能保障提出更高要求。传统的定期检修机制难以精准识别设备状态变化，导致资源浪费与故障风险并存。大数据技术的引入为电力设备状态检修提供了全新路径，通过海量运行数据的采集与分析，能够实现对设备运行趋势的动态感知与预测预警。本文从数据采集、特征提取与模型构建等方面出发，系统探讨基于大数据的设备状态分析机制，重点研究智能预测模型的构建方法与应用效果，为提升电力设备运维的智能化、精细化水平提供技术支撑。