本文针对传统水电厂预防性试验周期固定、响应滞后、过度检修或者检修不够等问题，基于水电厂运行实际情况，结合物联网技术、大数据分析和人工智能等先进技术手段，针对发电机组、主变、高开设备以及GIS(气体绝缘金属封闭开关设备)四种主要电气设备建立全面覆盖的智能化检修与预防性试验体系，即对主要电气设备的重要部位安装多源在线监测传感器，在线采集该部位的状态量如局部放电、油中溶解气体、机械振动、温度场和SF6的状态等，经过边缘计算与云计算得到该设备健康状态的量化值并采取相应的维护对策。研究表明，基于智能化试验体系能够针对早期的绝缘劣化、机械异常、局部放电等缺陷实现精确定位；该方法提高了设备运行的可靠程度；而且通过该试验体系实际应用于电站工程当中也证明其有较好的应用价值，与以往无序检修相对比，实现了设备年计划外停机次数减少40%；设备预防性试验工时下降35%；设备综合利用率提高到99.87%，这一技术成功保证了国家能源重大基础设施安全可靠运行。