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在电力系统运行下检修变电一次设备的工作状态，需要提高对状态预测的重视度，是技术工作人员在工作中对设备故障判断的重要依据，其主要是依靠对所收集的数据信息检测完成。在当前的电力系统工作中，技术人员经常使用预测模型构建的方式对数据信息中所包含的内容实施仿真模拟，以此确保最终所得出的判断结果的客观性与真实性，为设备状态的预测提供科学保障。在当前电力设备运行中所使用的预测模型构建方式主要分为两种：BP神经网络模型与灰色系统状态模型。BP神经网络模型的工作原理是构建逻辑网络，为保证其完整性需要以网络层级为根本，将输入层、隐含层与输出层相连接，通过节点预测设备故障，确保最终所得到的变电一次设备状态运行中模拟结果的精准性。而在当前的整体状态检测技术的实施中，灰色系统状态模型较为少见，因此其实际的使用方式与效果难以充分体现。