随着电力系统的复杂性增加,传统运维手段难以满足需求。本文创新性地将智能感知技术应用于电力设备的状态监测、声纹识别及故障预警,通过整合红外热像、紫外成像等技术,实现了高效的实时监控与故障识别。结合深度学习算法和声纹识别技术,构建了多维度故障预警系统,显著提升了运维效率,延长了设备寿命。研究结果表明,使用该方法能有效缩短非计划停机时间,确保电力系统的稳定运行。