一种开关柜绝缘故障特征气体在线监测方法及系统

本发明涉及开关柜在线监测技术领域，尤其涉及一种开关柜绝缘故障特征气体在线监测方法及系统，包括使用纳米材料传感器收集开关柜内环境参数和气体浓度数据，发送至边缘计算设备进行预处理，上传云端服务器，应用机器学习模型对经过预处理的环境参数和气体浓度数据进行深度分析，识别正常操作状态与不同类型的绝缘故障模式之间的差异，利用故障预测算法预测未来可能出现的绝缘故障风险；实现了对多种特征气体的高精度检测，这种纳米材料传感器不仅能够识别出微量的故障特征气体，区分不同类型的故障气体成分，提供了一个可靠的早期预警，能够在绝缘故障初期即捕捉到微小的变化信号，提高开关柜绝缘故障检测灵敏度的效果。