故障预测是通过分析存储在大数据平台中的多维度设备运行数据（包括工况数据、性能数据、更换数据等），运用统计分析、机器学习等技术手段，实现对设备故障及服务需求的预判。该技术在工业互联网、电力系统、存储设备管理等领域广泛应用，可显著延长设备使用寿命，降低设备故障率。2024年行业研究指出面临数据隐私保护、系统复杂度控制、跨平台兼容性等技术难点，未来趋势将聚焦智能化与自动化、跨平台与兼容性以及绿色节能技术创新，推动预测系统向自动化方向发展。2024年相关研究表明，通过数据融合与深度挖掘建立的预警模型，已有效提升电网等领域的设备管理水平。该方法基于大数据存储与分析平台中的数据，通过机器学习技术对电网设备故障进行预测和研判，以提高电网的安全稳定运行水平。截至2025年，国产大模型在政企采购中应用于电网设备故障预测等领域，百度智能云以95个中标项目、7.1亿元中标金额领跑。

2024年行业研究指出面临数据隐私保护、系统复杂度控制、跨平台兼容性等技术难点。未来趋势将聚焦智能化与自动化、跨平台与兼容性以及绿色节能技术创新，推动预测系统向自动化方向发展。此外，大模型进入“实绩交付”时代，聚焦落地效率、ROI可衡量性与长期运维能力，推动预测系统从技术演示向规模化落地转变。

通过整合设备使用数据、工况参数、配件性能等多元数据源，依托大数据存储与分析平台构建预测模型。主要采用统计分析与机器学习算法进行异常检测，结合健康监测与预警系统、日志分析与异常检测、远程监控与诊断实现远程诊断。截至2024年，电网领域已建立包含数据采集、存储、分析、可视化展现的完整技术架构，基于大数据存储与分析平台中的数据，通过机器学习技术对电网设备故障进行预测和研判。