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開關柜作為電力系統的關鍵設備，其安全穩定運行至關重要。無線測溫系統憑借實時、精準的溫度監測能力，為故障預測提供了有力支持，通過對其數據的深度分析，能有效實現開關柜故障的提前預警。
無線測溫系統持續采集開關柜各關鍵部位的溫度數據，如母線連接處、斷路器觸頭等。利用這些長期積累的數據，構建溫度隨時間變化的趨勢模型。正常情況下，溫度會在一定范圍內波動，且與負載電流、環境溫度等因素存在關聯規律。若發現某部位溫度偏離該規律，持續上升或下降異常，就可能預示著潛在故障。例如，某母線連接處溫度在相同負載下，較以往同期升高了10℃，且呈持續上升趨勢，這就可能是接觸不良、松動等故障的前兆。
開關柜的負載情況直接影響其發熱程度。通過分析無線測溫系統采集的溫度數據與負載電流的對應關系，能發現異常。當負載電流未顯著變化，但溫度卻大幅上升時，表明設備可能存在內部故障，如絕緣老化、導體腐蝕等，導致電阻增大，發熱加劇。反之，若負載增加，溫度卻未相應上升，也可能是測溫點出現故障或傳感器損壞。
開關柜內不同部位的溫度應保持相對平衡。通過對比各部位的溫度數據，若發現某部位溫度明顯高于其他相似部位，且差異超出正常范圍，就可判斷該部位存在故障風險。比如，同一開關柜內相鄰的兩個斷路器觸頭，一個溫度正常，另一個卻異常升高，可能是后者觸頭接觸不良或彈簧壓力不足。
將當前的溫度數據與開關柜的歷史故障數據進行對比分析。若當前溫度變化模式與以往某次故障前的模式相似，就能提前預測故障可能再次發生。利用機器學習算法，對大量歷史數據進行訓練，建立故障預測模型，能更精準地預測故障類型和時間。
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