**WIFI智能断路器温度监测算法：多点采集与异常判断**

### **一、多点温度采集的实现原理**

1. **传感器布局与选型**
- **高精度传感器**：采用PT100、热电偶或DS18B20等高精度温度传感器，覆盖从低温到高温的广泛范围，确保不同应用场景下的测量准确性。
- **分布式布置**：在断路器关键部位（如触点、母线排连接处）布置多个传感器，形成传感器网络，实现多点实时监测。例如，高压开关柜内可布置6个测温探头，分别采集三相隔离开关触头的温度。

2. **数据采集与传输**
- **无线通信技术**：通过Wi-Fi、LoRa、NB-IoT等无线通信协议，将传感器数据实时传输至管理云平台。Wi-Fi适用于短距离、高带宽场景，LoRa和NB-IoT则适用于长距离、低功耗的广域覆盖。
- **数据预处理**：在数据采集模块中完成信号放大、滤波和模数转换，减少噪声干扰，提高数据质量。例如，采用硬件滤波和软件算法结合的方式，消除高频干扰。

3. **管理云平台功能**
- **数据存储与分析**：云平台自动记录历史温度数据，生成曲线图（如平均温度、温度变化趋势、温度分布图），支持数据导出和保存（如Excel格式），便于后续分析和报告编写。
- **可视化展示**：提供直观的用户界面，实时显示各监测点的温度数据，支持多设备、多参数的集中管理。例如，通过配电一次图的形式直观显示各测温节点的温度数据及故障、告警信息。

### **二、异常温度判断的算法设计**

1. **阈值比较法**
- **静态阈值**：根据设备类型和运行环境，设定固定的温度阈值（如80℃）。当任一监测点的温度超过阈值时，立即触发报警。
- **动态阈值**：结合设备历史运行数据和环境温度，动态调整阈值。例如，在高温环境下适当提高阈值，避免误报。

2. **趋势分析法**
- **温度变化速率**：计算单位时间内温度的变化速率（如ΔT/Δt）。若变化速率超过预设值（如5℃/min），可能预示设备过热或故障。
- **斜率预警**：通过线性回归分析温度变化趋势，若斜率持续为正且超过阈值，提前发出预警。

3. **模式识别法**
- **正常模式学习**：利用机器学习算法（如支持向量机、神经网络）学习设备正常运行时的温度模式，建立基准模型。
- **异常检测**：将实时温度数据与基准模型对比，若偏差超过阈值（如标准差的3倍），判定为异常。例如，若空调在相同环境条件下消耗的电能异常增加，可能表明制冷效率下降或内部部件故障。

4. **设备联动控制**
- **逻辑控制规则**：根据预设规则（如温度超过阈值时自动启动风扇），实现设备联动。例如，当室内温度超过26℃时，自动开启空调；低于24℃时，自动关闭空调。
- **多参数协同**：结合电流、电压等电气参数，综合判断设备状态。例如，若温度升高同时伴随电流异常，可能表明设备过载或短路。

### **三、算法优化与实际应用**

1. **抗干扰措施**
- **硬件抗干扰**：采用金属屏蔽、光电隔离等技术，减少强电场、强磁场对传感器的干扰。例如，在高压开关柜中，通过红外测温探头实现非接触式测量，避免高压隔离问题。
- **软件抗干扰**：应用数字编码、解码技术和软件滤波算法，剔除干扰信号。例如，对检测电信号反复采集多次，排除异常数据。

2. **历史数据分析**
- **故障趋势预测**：通过分析历史运行数据，识别潜在故障趋势（如逐渐增加的能耗或运行时间），提前提供预防性维护建议。例如，若电机温度持续升高，可能预示轴承损坏或绕组故障。
- **数据挖掘**：利用大数据分析技术，挖掘温度数据与设备故障之间的关联规则，优化异常判断算法。

3. **实际应用案例**
- **工业制造**：在生产线上实时监测设备温度，预防过热或冷却不足导致的故障。例如，通过无线多点温度采集系统，实时监测轴承、齿轮等关键部件的温度，确保设备在最佳温度范围内运行。
- **智能建筑**：结合环境监测和能源管理系统，根据室内温度自动调节空调、地暖等设备，提高能源利用效率。例如，当室内温度超过设定值时，自动启动空调；当温度低于设定值时，自动关闭空调。
- **能源管理**：在电力系统中实时监测电网运行状态，及时发现并处理故障。例如，通过WIFI智能断路器，实时监测变压器、电缆等设备的温度，保障电力系统的稳定运行。