通过整合电网中SF6设备的在线监测数据、巡检记录、环境参数等多源大数据，结合机器学习、物理模型及数字孪生技术，可实现SF6泄漏的提前预测。目前国内电网企业试点应用的预测准确率超90%，能有效降低设备故...

预测六氟化硫（SF6）分解产物生成量需结合实验室模拟、物理化学建模与机器学习算法，综合考虑设备故障类型、工况参数及环境因素。实验室通过模拟局部放电、热故障等场景定量测量产物浓度；物理模型基于反应动力学...