【摘要】本文对油田电力系统的智能监测与故障诊断技术进行了深入的研究，探讨了智能算法、物联网感知网络和多源异构数据融合等新兴技术在油田电力系统中的应用。首先，智能算法驱动的故障预测技术通过机器学习和深度学习模型，能够实时解析海量运行数据，提前识别潜在故障，显著地提升故障预警能力。其次，广泛部署的物联网传感网络为油田电力设备提供了全天候监测支持，边缘计算节点的引入提高了数据处理的时效性，克服了偏远地区的通信难题。此外，通过多源异构数据的融合，构建了立体化的设备健康评估模型，实现了对故障原因的精准追溯。尽管智能监测与故障诊断技术在提升油田电力系统可靠性方面取得了显著成效，但仍面临传感器故障率高、数据处理能力不足和跨学科人才短缺等挑战。本文为未来油田电力系统的智能化发展提供了理论支持与实践指导。