配电房红外测温AI巡检系统定制实践

在配电运维场景中，人工红外测温受巡检周期限制，常错过负载高峰期的异常温升。近期交付的一套配电房红外测温AI巡检系统，围绕两个落地难点做了针对性设计。 一是测温判据的场景化。绝对温度阈值在冬夏与负载差异下误报频繁，系统改用三相同类设备相对温差与温升速率双判据：同回路同类接头温差超限即预警，温升速率异常时提前介入。同时通过Modbus接入负荷电流，将温升与负载关联分析，区分过载发热与接头接触不良，减少无效派单。 二是红外与可见光的配准定位。红外图像分辨率低、边缘模糊，小尺寸接头易漏检。方案将可见光摄像头与红外热像仪标定配准，先在可见光图上识别螺栓搭接点等关键部位，再映射到红外图取区域最高温，避免画面背景热源造成误判。 系统上线三个月覆盖12面配电柜，提前发现2起接头氧化引起的异常温升，并自动生成检修工单推送运维平台。经验表明，红外AI项目的关键不在算法本身，而在测温判据与现场负载特征的结合。