随着我国电力体制改革的深入和能源结构的调整，发电企业面临着日益严峻的竞争压力。传统的定期检修模式已无法满足现代发电企业对设备安全性、可靠性和经济性的要求。本成果针对发电设备状态检修管理中的关键技术难题，创新性地提出了一套基于先进技术的发电设备状态检修管理系统。 该成果通过集成振动、温度、超声、电气信号、油液等多维度状态监测技术，构建了全面的设备状态评价体系。系统采用先进的算法模型，实现了设备故障的早期预警和精准诊断，为预知性维修提供了科学依据。创新性地建立了基于设备状态的动态检修策略，打破了传统定期检修的固定周期，实现了检修计划的灵活优化。 本成果的主要创新点包括：（1）多维度状态监测技术的集成应用，提高了故障诊断的准确性和全面性；（2）基于大数据分析的设备状态评价体系，实现了设备健康状态的量化评估；（3）智能化的预知性维修决策支持系统，提高了检修计划的科学性和针对性；（4）动态优化的检修策略，有效降低了检修成本，提高了设备可用率。 该成果已在华能（大连）热电有限责任公司成功应用，并且已在华能系统内7家电厂完成成果转化，转化收益总金额达150万。成果运用实施后，显著提高了设备可靠性，降低了检修成本，产生了显著的经济社会效益。通过预知性维修，减少了非计划停机时间，提高了发电效率，为企业带来了可观的经济效益。同时，该成果具有广泛的推广价值，可为发电企业实现设备管理的现代化、智能化提供有力支撑，对推动电力行业的技术进步和管理创新具有重要意义。