引言：传统开关柜运维的三大痛点
在电力能源系统中，开关柜作为关键配电设备，其运行状态直接影响供电安全。但传统人工巡检方式面临诸多挑战：
- 人工检查效率低：需要逐个检查指示灯、仪表等部件，耗时过长
- 夜间/恶劣环境巡检困难：光线不足、高风险环境存在安全隐患
- 异常难以及时发现：肉眼易漏检微小异常，可能引发连锁故障
解决方案：智能视觉识别技术
基于深度学习的AI视频分析系统可7×24小时持续监测开关柜状态，解决传统运维瓶颈：
1. 多维度状态识别：自动识别指示灯状态、仪表读数、开关分合位置等关键参数
2. 智能告警机制：发现异常立即触发声光报警，同时推送告警信息至管理平台
3. 数据分析支持：自动生成运维记录，提供设备健康度评估依据
典型应用场景
• 变电站智能巡检：替代人工完成日常状态核查，降低人力成本
• 配电室无人值守：配合红外测温实现全方位安全监控
• 设备预防性维护：通过历史数据分析预测潜在故障风险
• 应急响应支持：实时监控故障状态变化，辅助远程处置决策
系统核心优势
- 高兼容性部署：支持接入现有视频监控系统，不改变原有网络架构