一种高压开关柜故障预警方法、系统、计算机设备或存储介质

本发明属于开关柜监测技术领域，具体涉及一种高压开关柜故障预警方法、系统、计算机设备或存储介质。预警方法，包括以下步骤：获取超声波信号、暂态地电压信号、特高频检测信号、臭氧浓度、氧气浓度、SF6信号、温度信号和湿度信号；对获取的信号进行数据预处理，得到处理后的信号；对超声波信号、预处理后的信号输入训练合格的BP神经网络模型中，输出预测结果。能够从多个角度对高压开关柜的运行状态进行监测，避免了单一参数检测可能存在的局限性，BP神经网络具有强大的非线性映射能力和自学习能力，从而对高压开关柜是否存在故障以及故障的可能类型等做出较为准确的预测，有助于提前发现潜在故障隐患。