CN114692433A - 一种配电柜表面温度巡检的故障分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种配电柜表面温度巡检的故障分析方法，包括以下步骤：选取建立预测模型的特征参数；对每个配电单元进行定期、循环巡检和记录，对第X次柜体表面的预测温度T(x)，建立多元二次线性回归模型；计算样本的最大负荷率d_MAX和样本绝对平均误差T_MAD，作为温度预测时的判断阈值；对配电柜的配电单元进行表面温度检测，记录温度数据；将数据代入线性回归方程，计算表面温度预测值T_预测值，以及实际值T_实际值和预测值T_预测值之间的误差Δ，Δ＝T_实际值‑T_预测值；判断Δ与T_MAD的大小，若Δ>T_MAD，对配电室环境温度分析，若环境温度＞a，进行温度异常报警提醒，若环境温度＜a，计算最近两次采样的运行负荷率d_K，若d_K≤d_MAX，进行配电单元电气元件异常报警。

Description

一种配电柜表面温度巡检的故障分析方法

技术领域

本发明涉及故障分析方法技术领域，具体涉及一种配电柜表面温度巡检的故障分析方法。

背景技术

配电柜分为动力配电柜和照明配电柜、计量柜等，是配电系统的末级设备，用于将上一级配电设备某一电路的电能分配给就近的负荷。配电柜对负荷提供保护、监视和控制，配电柜有柜体成套部件和供配电单元组成，供配电单元包括三个部分，一是单元成套部件、即外壳、框架及相关配件，二是电气元件及相关附件，即按钮、指示灯、断路器、电感器等和其所需要的附件，三是主供电回路，包括供电母线、电缆及接头等。

为了确保配电室内配电柜等设备的安全稳定运行，传统采用人工巡检，即责任人员定期对配电室进行一次巡视检查，随着物联网和信息化技术的发展，有更多的配备了摄像机的机器人代替传统的配电室人工巡检。目前的技术方案中，配电房巡检机器人往往配备有传统视频、红外视频和声音采集装备，可以对配电室进行分析，对发现异常的情况进行实时报警，提高了配电室的智能化管理水平，特别是红外摄像头的应用，可以对配电柜表面温度是否过高进行判断，增加了机器人巡检的内容。但是当前红外巡检的应用还处于比较初级的阶段，只能做温度过高报警，其分析和判断方法是通过对设备表面温度进行监测，对比视界内的温度上限与一个设定值来进行温度过高的判断。现有的红外巡检存在以下问题：

1、由于一年四季气温的变化，配电室的室内温度也存在差异，虽然大部分配电室均配备了空调等室内温度调节设备，但是不同的季节，特别是冬天和夏天，配电柜表面温度差异依然较大，在这种情况下设定简单的温度上限不能很好地反映设备的正确运行状态，例如同样是配电柜表面温度40℃，在室温10℃和室温25℃下反映了两种不同的运行状态。

2、简单的温度过高判断无法对配电柜的内部进行分析，无法判别是配电单元电器元件的故障还是供电回路的异常，例如配电单元的内部电气元器件一般采用独立的电源，其发热量相对稳定，但是供电设备运行负荷的高度决定了配电单元供配电回路电流的大小，导致其表面温度会存在差异，因此对配电柜的运行状态进行判定，不能单纯的通过配电柜表面温度监测来进行判定，还应该考虑其供电设备是否在运行以及运行电流。

3、使用传统的巡检方法，当发现配电柜表面温度过高时往往电气设备已经出现故障了一段时间，很难起到有效地预防作用。

发明内容

本发明的目的是提供一种配电柜表面温度巡检的故障分析方法，以解决目前配电柜表面温度巡检存在的问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种配电柜表面温度巡检的故障分析方法，包括以下步骤，

1)选取建立预测模型的特征参数：根据配电柜的传热过程原理，选取建立预测模型的特征参数；

2)建立预测模型：通过红外巡检系统按照预设顺序对每个配电单元进行定期、循环巡检和记录，建立多元二次线性回归模型T(x)，对第X次巡检时检测到的柜体表面进行温度预测；

3)计算样本的最大负荷率d_MAX和样本绝对平均误差T_MAD，作为温度预测时的判断阈值；

4)对配电柜的配电单元进行表面温度检测，记录温度数据；

5)将温度数据代入线性回归方程，计算表面温度预测值T_预测值，以及实际值T_实际值和预测值T_预测值之间的误差△，△＝T_实际值-T_预测值；

6)判断△与T_MAD的大小，若△＞T_MAD，进入步骤7)；

7)对配电室环境温度分析，若环境温度＞a，进行温度异常报警提醒，若环境温度＜a，进入步骤8)；

8)计算最近两次采样的运行负荷率d_K，若d_K≤d_MAX，进行配电单元电气元件异常报警。

进一步优选，所述特征参数包括柜体表面温度T_s、配电柜供配电输出电流I、室外环境温度T_a、采样间隔t_σ、累计运行时长t_l。

进一步优选，在步骤2)中，T(x)＝a₀+a₁×x₁+a₂×x₂+a₃×x₃+a₄×x₄+a₅×x₅+a₆×(x₆)²+μ，其中，a₀～a₆为回归系数，μ为误差系数，x₁～x₆为自变量，x₁表示室内环境温度T_a，x₂表示上一次巡检柜体表面温度T_s，x₃表示当前工况累计运行时长t_l，x₄表示采样间隔期间单元平均输出功率P_c，x₅表示上一次与本次采样间隔时长t_σ，x₆表示采样间隔期间配电回路三相平均电流Ip；t_o＝t₁-t₂，

其中，t1为上次采样时间，t2为本次采样时间，t_σ为上次采样时间与本次采样时间之差，I_A、I_B、I_C为配电单元主馈电回路三相线电流，P为配电单元主馈电回路输出功率，n为两次采样之间电流值的采集数量。

进一步优选，

其中，K_p1和K_p2表示配电单元平均输出负荷率，t₁和t₂表示采样时间段；

F1为上次采样时累计电能，F2为当前采样时的累计电能，P_e为配电单元主回路开关的额定功率；样本最大的负荷率d_MAX＝max(d₁，d₂，...，d_n)。

进一步优选，将监测和计算到的n个样本，进行线性回归方程的建模和计算，具体为，将n个样本取80％作为整定样本，带入多项二次方程：

定义：

上式可写为

T＝AX+U

进行回归参数质量计算：

采用最小二乘估计法计算回归参数A如下：

A＝(X′X)^-1X′T

剩下的m个样本，其数据如下：

其中g_i为各样本的表面温度测量值，其中i＝1，2，3……m；

将样本数据代入回归方程计算得到样本计算值，计j_i为各样本计算值，其中i＝1，2，3……m；

计算样本观测均值

计算样本总体平方和

计算残差平方和

计算R方

计算样本绝对平均误差

进一步优选，将配电柜断路器负荷率k分为五种负荷运行情况，当K＝0时为零负荷，当0％＜K≤15％时为轻负荷，当15％＜K≤50％时为低负荷，当50％＜K≤75时为中负荷，当75％＜K≤105％时为高负荷，按照配电室相关国标要求的限值范围内，将环境温度t分为四挡，当-15℃＜t≤5℃时为极低温度段，当5℃＜t≤15℃时为低温段，当15℃＜t≤25℃时为中温段，当25℃＜t≤40时为高温段，并根据k和t建立f₁～f₂₀共20个标准工况场景，定义工况变化

定义若两个工况变化

则累计运行时长为t₁＝t₁+t_σ，若

t₁＝0；其中，x_m为第m种配电柜断路器负荷率K的运行情况，x_n为第n种配电柜断路器负荷率K的运行情况，y_m为第m挡环境温度，y_n为第n挡环境温度，t_σ为两次采样时间的时间之差。

进一步优选，在步骤4)中，若温度数据大于等于70℃，则启动配电单元温度异常报警，若温度数据小于70℃，则进入步骤5)。

进一步优选，a为40℃。

进一步优选，在步骤8)中，如果d_K＞d_MAX，说明当前监测数据超出了样本采样时的用电工况或者当前用电设备出现运行异常，需要监测用电设备的运行参数，分析用电设备的工作电流和工作功率，与其额定电流和额定功率对比，判断是否超负荷运行，若超负荷运行，则发出用电设备异常提醒，否则，说明出现了新的样本案例，将当前数据列入样本库中，用于系统定期更新、整定回归参数。

本发明的有益效果：

本发明的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，结合定期巡检配电室内配电柜的表面温度，配合供电数据以及室内环境监控数据，选取特定数据和特征参数，基于多元二次回归模型来分析和评估配电柜各配电电源是否故障，能够对外界环境因素或者供电负荷变化导致的温度异常进行排除，并通过数据处理流程和评估方法对配电柜内电气元器件等设备进行运行分析和故障分析，使得现有的红外巡检功能得以得到极大地扩展，提高了配电室的智能化运行程度，可以降低无人配电间的实施成本，提高无人巡检的效率提高了配电柜温度检测的准确性。

进一步地，本发明的方法可以为配电室设备提供自动化的内部电气设备工作异常预警，通过预防性维护手段从而减少电气设备维护成本和频率。同时本发明提出的方法，不仅仅可以用来作为配电系统的故障分析和判定，也可以对相应的用电设备的运行状况、配电室的整体工作环境提供了异常监测和提醒功能。

附图说明

图1是配电柜内部产生热量的示意图；

图2是配电柜表面产生热量的示意图；

图3是实施例1中三个配电柜巡检的示意图；

图4是累计运行时长t_l计算的流程图；

图5是本发明一种配电柜表面温度巡检的故障分析方法的逻辑框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明的实施例1：

本发明实施例中的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，通过排除配电柜表面温度异常是外界环境或者供电负荷变化造成的，而是配电柜内电器元器件老化或者故障造成的，确保巡检的准确性。

当配电柜内电器元器件例如线缆、电感器等元器件出现老化或者故障时，其特点往往是运行发热量会出现异常变化，例如短路会造成温度变高，短路会造成温度变低，从而导致配电柜表面温度会异于平时，当环境温度变化较大，或者配电柜供电设备运行负荷剧烈波动时，同样会出现配电柜表面温度较高的现象，因此，需要建立一个方法，排除外界环境或者供电负荷的变化对配电柜温度的影响。

配电柜的传热过程如下：

图1为配电柜内部产生热量的示意图，供配电设备给设备提供电能，由于各种配电柜的供电设备不同，其供配电回路输出电流也不相同，对于供配电设备，当受电设备处于运行状态时，柜内母排、电缆等设备会因电流通过而发热，同时配电柜内配套的电子元器件在工作状态时其本身会由于电磁原理消耗能量，产生热量，电器元件的热阻在正常情况下处于一个相对恒定的范围。

配电单元的总功率Pz有如下计算公式：

P_z＝P_c+P

式中Pc为配电单元输出功率(二次侧功率)，P为配电单元内部损耗功率；对于配电柜单元内部损耗功率，一部分是电气元器件工作电耗，一部分是供电回路有电流通过时的电耗，公式表示如下：

P＝ΣP_d+P_i

∑P_d为各元器件的功率损耗之和，与工作电流I成正比；P_i为供电回路的发热量，

(ρ为供电电缆/导体电阻率，L为供电电缆/导体长度)。据此，单位时间t内，配电单元内部产生热量可以写为

根据上式可知，配电单元内部的发热量Q，与其电器元件的发热量∑P_d、运行时间t相关。配电单元输出电流越大，配电柜内的产生热量越多。配电柜内的电气电器元件发生的热量通过柜内热辐射传递到配电柜表面，配电柜表面受热后温度升高，有以下两个计算公式：

Q_in≈Q_out+Q_s

上式中，Q_out为配电柜机械通风恒定带走热量通常为一个恒定值，Q_s为配电柜表面热量。

由公式可以看出，排除对外放热，当机柜表面吸收一定固定的热量后，柜体表面温度将达到一个恒定值。

机柜表面与外界环境(室内空气)接触换热而进行自然降温，热力学计算公式为：

Q′_s＝C×m×(T_s-T_a)

上式中，

Q′_s一柜体释放热量

M一柜体的比热

T_a一柜体的最后温度(环境温度)

T_s一柜体的初始温度(柜体表面温度)

图2是配电柜表面产生热量的示意图，当柜体表面吸收的内部元器件热量Qs不断增加，柜体表面对外释放的Q′_s不断也不断增加，若环境温度(T_a)保持恒定，配电柜单元的表面温度将逐渐升高。

根据以上数据可以看出，正常工作情况下，柜体表面温度T_s与配电柜供配电输出电流I、室外环境温度T_a、采样间隔t_σ、累计运行时长t_l相关。

本实施例中，选取以上参数，按照不同环境温度和运行功率，建立柜体表面温度计算模型，对当前的表面温度进行预测，当检测到的表面温度数据超出预测值时，则结合定义的阈值判断电气元器件的放热量是否异常，标记该柜体是否处于异常状态，若限制在正常范围内，则对比供电生产设备的温升曲线，判断生产设备是否出现运行异常的趋势。

通过建立预测模型，将巡检中采集的数据在预测模型中进行计算，即可判断当前配电柜的状态。

具体地，使红外巡检机器人根据设置的巡检路线定期对各柜体表面温度进行温度检测和记录，后台记录设备运行状态、计算设备运行设计电流和设备累计运行时长等，本实施例中，如图3所示，设置有三个配电柜G01、G02、G03，共有11个配电单元U01～U11，其中U01、U02框架断路器的额定电流为800A，U03～U07框架断路器的额定电流为400A，U08～U11框架断路器的额定电流为125A。

红外巡检机器人按照预先规定的顺序对每个配电单元进行定期，即每个设备的前后两次巡检间隔时间固定，来进行巡检和记录，同时巡检系统后台采集相关的电气运行数据并计算相关参数。

对于第x次巡检时检测到柜体表面的预测温度T(x)，建立多元二次线性回归模型如下：

T(x)＝a₀+a₁×x₁+a₂×x₂+a₃×x₃+a₄×x₄+a₅×x₅+a₆×(x₆)²+μ

其中a₀～a₆为回归系数，μ为误差系数，x₁～x₆为自变量，其对应关系如下：

序号	自变量	变量名称
			1	x<sub>1</sub>	室内环境温度T<sub>a</sub>
2	x<sub>2</sub>	上一次巡检柜体表面温度T′<sub>s</sub>
			3	x<sub>3</sub>	当前工况累计运行时长t<sub>l</sub>
4	x<sub>4</sub>	采样间隔期间单元平均输出功率P<sub>c</sub>
			5	x<sub>5</sub>	上一次与本次采样间隔时长t<sub>σ</sub>
6	x<sub>6</sub>	采样间隔期间配电回路三相平均电流Ip

采样间隔时长t_σ，采样间隔期间单元运行三相平均电流I_p，采样间隔期间单元平均输出功率P_c等数据的计算公式如下：

t_σ＝t₁-t₂

式中，t1为上次采样时间，t2为本次采样时间，即其中t_σ为上次采样时间与本次采样时间之差。

I_A、I_B、I_C为配电单元主馈电回路三相线电流，P为配电单元主馈电回路输出功率，n为两次采样之间电流值的采集数量。

本实施例中，综合考虑配电室的室内环境，将运行工况分为二十类，具体分类规则为：

将配电柜断路器负荷率K(输出负荷/额定负荷)分为五种负荷运行情况：

名称	零负荷	轻负荷	低负荷	中负荷	高负荷
						范围	K＝0	0％＜K≤15％	15％＜K≤50％	50％＜K≤75	75％＜K≤105％

按照配电室相关国标要求的限值范围内，将环境温度分为四档：

名称	极低温度段	低温段	中温段	高温段
					范围	-15℃＜t≤5℃	5℃＜t≤15℃	15℃＜t≤25℃	25℃＜t≤40

本技术建立了二十个标准工况场景，如下表

建立标准工况场景的目的：用于回归系数估算中确保样本数据的连续性和可靠性，即确保样本数据是在正常的工况条件下采集，而不是在极端的负荷突变或者环境温度突变的情况下得到。

本实施例中，假设某一条单元记录到K₁和t₁，经过查表其对应标准模型f_n，此时的累计运行时长为t_l(第一条记录t_l＝0)，经过t_σ时间后，下一次巡检时同样的单元时记录到K₂和t₂，对应标准模型f_m。定义工况变化为

定义两个工况变化

则说明工况相近或者基本连续。

例如，如图4所示，如果经过查表其对应标准模型依然是f_n(1≤n≤20)，此时工况变换D＝0，则此时的累计运行时长为t_l＝t_l+t_σ。

如果经过查表，其对应运行工况出现的是f_m(1≤m≤20)，而经过计算

则说明工况出现了大幅变化，此时的累计运行时长清零为t_l＝0，即由于工况发生了变化，需要重新统计新的工况下的累计运行时长。

在实际操作中，运行工况出现大量跳跃变化的原因和设定的巡检间隔太长有关，需要设置合理的巡检间隔来保证采样测量的连续性。

本实施例中，样本收集建立在运行良好的配电柜的连续采样之上，其中对应用电设备为工作状态，同时，为保证采样质量，本实施例中，至少采样168个小时的测量数据，同时要求连续的样本数量n≥120或n≥u×20(u为配电室的供配电单元断路器的额定电流类别总数)，本实施例中，U等于3，同时确保样本的环境温度跨度≥10℃。

样本采样完成后，将监测和计算到的n个样本，取80％作为整定样本，代入多项两次方程。如下：

定义：

上式可写为

T＝AX+U

然后进行回归参数质量计算：

采用最小二乘估计法计算回归参数A如下：

A＝(x′x)^-1X′T

剩下的m个样本，其数据如下：

其中g_i为各样本的表面温度测量值，其中i＝1，2，3……m。

将样本数据代入回归方程计算得到样本计算值，计j_i为各样本计算值，其中i＝1，2，3……m。

计算样本观测均值

计算样本总体平方和

计算残差平方和

计算R方

对于本系统模型，当R²≥0.7时，则认为回归系数的相关性较好；反之则认为样本有效数量不足，需补充样本重新整定。

计算样本绝对平均误差

这里样本绝对平均误差作为温度预测时的一个判断阈值。

再对实时样本预测中的负荷率进行计算：

在实际预测过程中，前后两个记录分别是(K_p1，t₁)，(K_p2，t₂)，定义期间负荷率变化为d_k

整定回归参数时，需要遍历样本数据并计算样本最大的负荷率d_MAX＝max(d₁，d₂，...，d_n)

如果d_K＞d_MAX，说明当前监测样本超出了样本采样时的工况或者当前设备出现运行异常，需要监测用电设备的运行参数，根据检测结果将当前数据列入待监测样本库中，用于系统定期更新、整定回归参数。

预测模型建立好之后，即可对配电柜进行巡检判断故障，如图5所示，为完整的巡检过程和分析、判断流程图。

首先，当检测到表面温度≥70℃，则直接发出配电单元温度高温报警。

否则，将相关数据和参数带入回归方程，计算表面温度预测值，以及实际值和预测值之间的偏差△＝T_实际值-T_预测值。

当△≤T_MAD，则说明当前实际值与预测值相当接近。

否则，说明实际值与预测值偏差较大，可能是回归模型需要优化调整，也可能是当前配电单元出现了内部故障，首先进行运行环境温度分析。

如果环境温度＞a，则说明周边环境不满足系统正常运行环境，发出配电室环境异常提醒，本实施例中，a为40℃。

否则，进行供电设备生产环境分析，计算最近两次采样的运行负荷率d_K，与样本分析时的d_MAX对比。

如果d_K＞d_MAX，说明当前监测数据超出了样本采样时的用电工况或者当前用电设备出现运行异常，需要监测用电设备的运行参数。

分析用电设备的工作电流和工作功率，与其额定电流和额定功率对比，判断是否超负荷运行。

如果是，则发出用电设备异常提醒。

否则，说明出现了新的样本案例，将当前数据列入样本库中，用于系统定期更新，整定回归参数。

如果d_K≤d_MAX，说明监测的配电单元电器元件出现了故障造成了表面温度过高，发出异常报警信号。

本发明为现有的配电室巡检提供了一种便捷、有效的方法，通过大数据分析和故障判断算法使得现有的配电室红外巡检功能得到极大地扩展，提高了配电室的智能化运行程度，可以通过本发明的技术方案提前发现电气设备故障而减少电气事故的发生，并降低无人配电间的实施成本，提高无人巡检的效率。

Claims (9)

1.一种配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：包括以下步骤，

1)选取建立预测模型的特征参数：根据配电柜的传热过程原理，选取建立预测模型的特征参数；

2)建立预测模型：通过红外巡检系统按照预设顺序对每个配电单元进行定期、循环巡检和记录，建立多元二次线性回归模型T(x)，对第X次巡检时检测到的柜体表面进行温度预测；

3)计算样本的最大负荷率d_MAX和样本绝对平均误差T_MAD，作为温度预测时的判断阈值；

4)对配电柜的配电单元进行表面温度检测，记录温度数据；

5)将温度数据代入线性回归方程，计算表面温度预测值T_预测值，以及实际值T_实际值和预测值T_预测值之间的误差Δ，Δ＝T_实际值-T_预测值；

6)判断Δ与T_MAD的大小，若Δ＞T_MAD，进入步骤7)；

7)对配电室环境温度分析，若环境温度＞a，进行温度异常报警提醒，若环境温度＜a，进入步骤8)；

8)计算最近两次采样的运行负荷率d_K，若d_K≤d_MAX，进行配电单元电气元件异常报警。

2.根据权利要求1所述的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：所述特征参数包括柜体表面温度T_s、配电柜供配电输出电流I、室外环境温度T_a、采样间隔t_σ、累计运行时长t₁。

3.根据权利要求2所述的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：在步骤2)中，T(x)＝a₀+a₁×x₁+a₂×x₂+a₃×x₃+a₄×x₄+a₅×x₅+a₆×(x₆)²+μ，其中，a₀～a₆为回归系数，μ为误差系数，x₁～x₆为自变量，x₁表示室内环境温度T_a，x₂表示上一次巡检柜体表面温度T′_s，x₃表示当前工况累计运行时长t₁，x₄表示采样间隔期间单元平均输出功率P_c，x₅表示上一次与本次采样间隔时长t_σ，x₆表示采样间隔期间配电回路三相平均电流Ip；t_σ＝t₁-t₂，

其中，t1为上次采样时间，t2为本次采样时间，t_σ为上次采样时间与本次采样时间之差，I_A、I_B、I_C为配电单元主馈电回路三相线电流，P为配电单元主馈电回路输出功率，n为两次采样之间电流值的采集数量。

4.根据权利要求3所述的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：

其中，K_p1和K_p2表示配电单元平均输出负荷率，t₁和t₂表示采样时间段；

F1为上次采样时累计电能，F2为当前采样时的累计电能，P_e为配电单元主回路开关的额定功率；样本最大的负荷率d_MAX＝max(d₁，d₂，...，d_n)。

5.根据权利要求2所述的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：将监测和计算到的n个样本，进行线性回归方程的建模和计算，具体为，将n个样本取80％作为整定样本，带入多项二次方程：

定义：

上式可写为

T＝AX+U

进行回归参数质量计算：

a.采用最小二乘估计法计算回归参数A如下：

A＝(X′X)^-1X′T

b.剩下的m个样本，其数据如下：

其中g_i为各样本的表面温度测量值，其中i＝1，2，3......m；

将样本数据代入回归方程计算得到样本计算值，计算j_i为各样本计算值，其中i＝1，2，3......m；

计算样本观测均值

计算样本总体平方和

计算残差平方和

计算R方

计算样本绝对平均误差

6.根据权利要求5所述的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：将配电柜断路器负荷率k分为五种负荷运行情况，当K＝0时为零负荷，当0％＜K≤15％时为轻负荷，当15％＜K≤50％时为低负荷，当50％＜K≤75时为中负荷，当75％＜K≤105％时为高负荷，按照配电室相关国标要求的限值范围内，将环境温度t分为四挡，当-15℃＜t≤5℃时为极低温度段，当5℃＜t≤15℃时为低温段，当15℃＜t≤25℃时为中温段，当25℃＜t≤40时为高温段，并根据k和t建立f₁～f₂₀共20个标准工况场景，定义工况变化

定义若两个工况变化

则累计运行时长为t₁＝t₁+t_σ，若

t₁＝0；其中，x_m为第m种配电柜断路器负荷率K的运行情况，x_n为第n种配电柜断路器负荷率K的运行情况，y_m为第m挡环境温度，y_n为第n挡环境温度，t_σ为两次采样时间的时间之差。

7.根据权利要求1所述的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：在步骤4)中，若温度数据大于等于70℃，则启动配电单元温度异常报警，若温度数据小于70℃，则进入步骤5)。

8.根据权利要求1所述的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：a为40℃。

9.根据权利要求1所述的配电柜表面温度巡检的故障分析方法，其特征在于：在步骤8)中，如果d_K＞d_MAX，说明当前监测数据超出了样本采样时的用电工况或者当前用电设备出现运行异常，需要监测用电设备的运行参数，分析用电设备的工作电流和工作功率，与其额定电流和额定功率对比，判断是否超负荷运行，若超负荷运行，则发出用电设备异常提醒，否则，说明出现了新的样本案例，将当前数据列入样本库中，用于系统定期更新、整定回归参数。

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