1. 传统运维局限：电力场站设备运维主要依赖人工巡检和定期维护，但由于环境复杂、工况多变，传统方式难以实时监测设备健康状态，容易出现设备隐患未被及时发现的问题。此外，人工巡检受人力、时间和技术水平的限制，可能导致响应滞后，增加设备故障和非计划停机的风险，影响电网稳定运行。

2. 现有平台不足：当前电力行业的预测性维护平台大多基于规则引擎或小规模机器学习模型，主要依赖设定阈值来触发故障预警。然而，这种方式无法充分考虑设备运行的非线性特征，容易出现误报、漏报问题，导致运维人员对预警信号的信任度下降。此外，传统平台难以有效处理海量、复杂的传感器数据，限制了预测的精确性和可靠性。

3. 数据利用不足：电力设备运行过程中会产生大量传感器数据，包括温度、电流、振动等多维参数，但传统运维模式往往未能充分挖掘这些数据的潜在价值。数据分析能力不足导致无法实现设备健康状态的精准评估和故障趋势预测，限制了智能运维的进一步发展。

4. 安全与合规挑战：电力行业对系统安全性和合规性要求极高，但现有运维和预测方案难以完全满足快速变化的安全合规标准。例如，随着智能电网和新能源并网的发展，设备互联带来的网络安全风险加大，现有防护体系难以应对新型攻击手段，可能导致数据泄露或设备控制风险，影响电网的安全稳定运行。