电缆温度异常预警方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种电缆温度异常预警方法、装置、设备及存储介质，涉及电缆检测技术领域，该方法包括：根据高压电缆在不同负荷和温度条件下的历史电缆数据，对基于循环神经网络构建的深度学习模型进行训练，得到趋势预测模型，深度学习模型用于对高压电缆的负荷、温度与电缆绝缘性能之间的关系进行学习；基于趋势预测模型对当前电缆数据进行预测，得到温度趋势数据；在温度趋势数据异常时，对高压电缆进行异常预警。由于本申请利用深度学习模型对高压电缆的负荷、温度与电缆绝缘性能之间的关系进行学习，通过得到的趋势预测模型可预测当前电缆数据的温度趋势数据，以及时发现异常并进行预警。从而可确保电缆温度在安全范围内，预防电缆过热。