随着工业4.0时代的到来，场站设备的智能化运维成为提升生产效率的关键环节。传统定期维护模式存在资源浪费和突发故障风险，而预测性维护技术通过实时监测设备状态，可显著降低运维成本。本文将重点探讨时空图神经网络（STGNN）在场站设备预测性维护中的创新应用。

时空图神经网络通过融合图结构数据与时间序列分析，能够有效捕捉设备间的空间关联性和动态演化特征。在工业场景中，设备传感器网络天然构成图结构，节点代表设备单元，边反映物理连接或功能耦合关系。STGNN采用图卷积层提取空间特征，结合门控循环单元（GRU）或时序卷积网络（TCN）建模时间依赖性，形成"空间-时间"双重特征提取机制。

具体实施时，系统首先构建设备拓扑图，集成振动、温度、电流等多源传感器数据作为节点特征。通过注意力机制动态调整边权重，量化设备间影响程度。训练阶段采用滑动时间窗口策略，输入历史状态序列预测未来N个时间步的设备健康指标。某变电站实际案例显示，该模型对变压器油温异常的预测准确率达92%，较传统LSTM模型提升17%。

技术优势主要体现在三方面：一是通过图结构建模设备关联性，克服了传统方法孤立分析的局限；二是时空联合建模能提前捕捉潜在故障传播路径；三是端到端架构支持实时在线学习，适应设备老化等动态变化。当前挑战在于小样本场景下的泛化能力，以及多模态数据融合的精度优化。

未来发展方向包括：结合物理知识嵌入提升模型可解释性，开发轻量化版本适配边缘计算设备，以及构建数字孪生平台实现虚实交互验证。随着5G和工业互联网的普及，STGNN有望成为预测性维护的核心技术范式，为智能制造提供可靠保障。