第65卷第23期自动化应用Vol.65No.23
2024年12月AutomationApplicationDec.2024
基于AI的电缆温度远程自动化控制系统的设计及实现
门施萌
（国网天津市东丽供电分公司，天津300000）
摘要：针对电力电缆温度远程自动化控制的需求，设计了一套基于AI的智能控制系统。该系统采用深度学习算法
建立温度预测模型，并利用强化学习算法优化控制策略。通过仿真实验，验证了该系统在复杂工况下对电缆温度的精
准控制能力，为智能电网的安全高效运行提供了新思路。
关键词：电缆温度，人工智能，深度学习算法
中图分类号：TP242文献标识码：ADOI：10.19769/j.zdhy.2024.23.005
DesignandImplementationofCableTemperatureRemoteAutomation
ControlSystemBasedonAI
MENShimeng
（StateGridTianjinDongliPowerSupplyBranch，Tianjin300000，China）
Abstract：Asetofintelligentcontrolsystembasedonartificialintelligencehasbeendesignedtomeetthedemandforremote
automationcontrolofpowercabletemperature.Thesystemusesdeeplearningalgorithmstoestablishatemperatureprediction
modelandutilizesreinforcementlearningalgorithmstooptimizecontrolstrategies.Throughsimulationexperiments，theprecise
controlabilityofthesystemforcabletemperatureundercomplexworkingconditionshasbeenverified，providingnewideasfor
thesafeandefficientoperationofsmartgrids.
Keywords：cabletemperature，AI，deeplearningalgorithms
0引言1.2系统组成及关键技术实现
1.2.1应用层
随着电力系统规模的不断扩大和复杂程度的增加，传应用层采用B/S架构设计，基于React前端框架和
统的电缆温度控制方法已难以满足安全、高效、智能化的Node.js后端平台，搭建了一套高效灵活的Web应用系统。
［1-2］在硬件方面，选用了DellPowerEdgeR740服务器，配备2
需求。AI技术以自学习、自适应、非线性映射等优势，
为电缆温度的精准控制提供了新的途径。颗IntelXeonGold6248处理器（2.5GHz，2