一种智能化配电柜的远程维护系统

本发明涉及配电柜远程维护技术领域，尤指一种智能化配电柜的远程维护系统，通过实时采集配电柜的电流、电压、组件温度、启用时间以及内外环境数据，构建组件运行参数矩阵，并结合配电柜环境参数，使用残差神经网络算法进行深度学习训练。该方法不仅能够检测常见的故障模式，还能识别由于组件老化引起的异常情况，从而解决了传统故障检测方法中存在的误报和漏报问题。通过残差神经网络，系统能够从历史数据中自动学习正常和异常运行模式，提升故障检测的精准度。进一步将异常类型推送至运维人员并进行可视化展示，节约了运维人员对维护组件的判定时间及往返次数，提高了维护效率。