“AI算法”如何预测断路器的剩余电寿命并提前预警？
断路器的电寿命主要取决于触头的磨损，而磨损与分断电流的大小直接相关。AI算法通过持续学习和分析运行数据，能够精准预测其剩余电寿命，实现从“定期检修”到“按需维护”的跨越。

其预测模型主要基于以下核心逻辑：

累计电磨损计算：AI模型的核心是依据It（电流平方乘以时间）积分原理。每一次分断操作，AI都会记录分断电流的波形，并计算出本次操作所造成的触头电磨损量。它会持续累计这个磨损量，如同记录汽车的行驶里程。

多维度数据融合：AI不仅仅看累计磨损。它还会综合分析环境温度、湿度、操作频率、负载特性（如电机启动冲击） 等多种因素。这些因素会作为修正系数，使得预测模型更加精确和个性化。

趋势预测与预警：通过对海量同型号断路器历史故障数据的学习，AI能建立“累计磨损-剩余寿命”的复杂非线性模型。当系统预测到剩余电寿命即将耗尽，或根据当前运行趋势判断其寿命衰减速度异常时，便会提前向管理人员发出预警，并推荐维护或更换计划。

这种基于AI的预测性维护，能有效避免无预警停机，防止在关键时刻（如分断短路电流时）因触头过度磨损而失效，保障了供电的连续性和安全性。