【摘要】随着电力系统的不断发展，对其运行可靠性和维护效率提出了更高的要求。本文围绕电力设备状态检修展开研究，探讨了电气设备智能诊断技术的理论与实践。首先，通过分析电力设备的故障机理，总结传统诊断方法的不足，并引入基于状态检修的智能诊断策略；其次，结合数据采集与传感技术，构建设备运行状态特征参数的提取与分析模型；最后，基于机器学习算法设计诊断模型，对电气设备可能存在的异常进行智能识别与预测分析。研究结果表明，智能诊断技术能显著地提高状态检修的效率与精准度，降低设备的故障率，并为电力系统的稳定运行提供技术支持。本文内容为电力设备检修智能化和运维模式升级提供了科学依据与工程参考。