● 智能终端配置

在每个电缆分支箱安装馈线终端单元（FTU）或智能断路器，集成电压/电流传感器、温度监测模块及故障录波功能，实时采集三相电流、电压、功率因数、局部放电信号等数据。

关键参数：设置电流速断保护阈值（如10kA）、零序电流检测灵敏度（≤5A）、温度报警阈值（根据介质类型设定，如XLPE电缆≤90℃）。

● 通信网络搭建

采用工业级光纤环网+无线Mesh混合组网：

主干层：EPON/工业以太网光纤链路，覆盖厂区变电站至区域控制中心；

末端层：LoRaWAN/Zigbee无线自组网，解决设备密集区域布线难题。

冗余设计：双通道通信（主备切换时间＜50ms），保障关键数据不丢失。

●云端/边缘计算平台

部署私有云服务器或边缘计算节点，运行SCADA系统、历史数据库及AI分析模型，支持毫秒级数据处理（延迟＜100ms）。

（1）多维度故障特征提取

暂态特征分析：通过FFT变换提取故障时刻的电压/电流频谱，识别短路故障（高频分量显著）与接地故障（低频谐波突出）。

行波测距法：在分支箱两端部署行波传感器，利用电磁波传播时间差计算故障点距离（精度±10m）。

气体监测联动：接入SF₆泄漏传感器或VOCs探测器，当检测到绝缘气体异常时触发主动巡检。

（2）分布式协同诊断

区域划分策略：将厂区分割为多个馈线段，每个FTU上传本地故障特征至主站，主站通过一致性哈希算法确定故障所属区间。

贝叶斯网络推理：建立包含设备老化、负载突变、环境因素的故障概率模型，动态修正定位结果权重。

（3）AI驱动的精准定位

训练数据集：收集历史故障记录（含故障类型、气象条件、负荷曲线等），标注典型故障样本。

卷积神经网络（CNN）：处理电流波形时频图，识别分支箱内部接头松动、绝缘劣化等微观缺陷。

迁移学习：针对不同工艺区（如炼油区 vs. 化工区）建立定制化故障知识图谱。

● 故障触发阶段

FTU检测到电流突变（如ΔI＞30%In）或温度骤升时，立即向主站发送告警（延时＜20ms）。

主站启动分布式决策：若相邻节点数据同步验证故障存在，则锁定故障区域。

● 隔离与恢复策略

自动隔离：通过顺序控制（SOE）下发指令，跳开故障分支箱上级断路器（如300ms内完成），避免故障扩散。

非故障区域供电：利用环网联络开关重构网络拓扑，优先采用SVG静止无功补偿装置维持电压稳定。

● 现场验证机制

部署带电检测机器人至疑似故障点，执行超声波局放测试+红外热成像复核，将结果反馈至主站更新知识库。

● 防爆与防腐设计

FTU外壳采用IP66防护等级，内部电路满足IEC 60079-1防爆标准。

选择聚四氟乙烯（PTFE）绝缘材料抵抗烃类腐蚀。

● 数据安全机制

应用国密SM4算法加密通信数据，设置硬件安全模块（HSM）防止篡改。

通过ISO 27001认证，建立三级访问权限（操作员/工程师/管理员）。

●应急响应预案

保留人工遥控接口，当AI决策置信度＜85%时自动切换至人工模式。

与DCS系统联动，故障隔离后触发ESD紧急停车系统（联锁响应时间＜1秒）。