在某化工园区配电运维项目中，我们试点部署了一套针对配电柜的红外 AI 测温预警系统，目标是把原本依赖人工夜间比对热像图的巡检流程，前置为自动识别与告警。
【技术路线】
前端采用固定式红外热像仪，对柜内触头、母线连接处周期性采样；云端推理服务基于轻量化视觉模型识别温度异常区域，并叠加基于历史曲线的时序阈值告警，以抑制单帧噪声触发。
【阶段性数据】
试点覆盖 38 台低压配电柜，连续运行 21 天。系统在 7 起真实温升事件中准确预警 6 起，1 起因柜门遮挡漏检；误告警率由初版的 14% 下降到约 6%，主要通过引入环境温度补偿和相邻测点对比策略实现。
【下一步】
计划将覆盖范围扩展至中压柜与变压器接头，并尝试引入可见光通道叠加用于故障复核；同时考虑把告警事件与现有工单系统打通，按属地班组自动派单。
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