CN111404052A - 一种导热管集中的电力柜的扇热方法、装置及电力柜 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种导热管集中的电力柜的扇热方法、装置及电力柜。通过利用实时测得的第一导热管与功率组件连接一端的第一实时温度参数，以及实时测得的位于第一导热管附近的第二导热管与功率组件连接的一端的第二实时温度参数，去预测第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数。由于考虑到了位于第一导热管一端附近的温度对第一导热管一端处的温度的影响，故可以预测出更准确的预估温度参数。此外，通过预估温度参数预先去控制通风组件的通风量，使得调控动作被前置，进而使得通风组件的通风量在温度升高前就可以满足功率组件的扇热需求，以提高扇热效果。

Description

一种导热管集中的电力柜的扇热方法、装置及电力柜

技术领域

本申请涉及电力设备技术领域，具体而言，涉及一种导热管集中的电力柜的扇热方法、装置及电力柜。

背景技术

电力柜比如开关柜、环网柜等在电能的输送中起到至关重要的作用。具体的，电力柜内的功率组件比如变压组件、配电组件等在工作过程中，由于其长时间处于高功耗的状态，导致这些功率组件会产生大量的热量，因此需要在这些功率组件上安全扇热元件例如风扇来进行扇热，以避免因功率组件过热而影响功率组件的效能。

对于目前的扇热元件来说，其控制方式一般是根据当前的温度去控制扇热元件的工作状态。但随着目前用电量的激增，电力柜的工作负荷越来越大，故对扇热的要求也越来越高。若还是按照根据当前的温度去控制扇热元件的工作状态的方式，在温度激增的时候则会出现在控制前扇热元件的工作状态无法满足功率组件的扇热需求，从而导致扇热效果并不理想。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种导热管集中的电力柜的扇热方法、装置及电力柜，以实现扇热元件的工作状态可以随时满足功率组件的扇热需求，以提高扇热效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种导热管集中的电力柜的扇热方法，方法应用于所述电力柜内的控制机构，所述方法包括：

在所述电力柜内的功率组件工作的过程中，采集所述电力柜内的第一导热管与所述功率组件连接一端的第一实时温度参数，以及采集所述电力柜内位于所述第一导热管附近的第二导热管与所述功率组件连接的一端的第二实时温度参数；

通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数；

若所述预估温度参数表示温度要升高，增大安装在所述第一导热管的另一端处的通风组件的通风量。

在本申请实施例中，通过利用实时测得的第一导热管与功率组件连接一端的第一实时温度参数，以及实时测得的位于第一导热管附近的第二导热管与功率组件连接的一端的第二实时温度参数，去预测第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数。由于考虑到了位于第一导热管一端附近的温度对第一导热管一端处的温度的影响，故可以预测出更准确的预估温度参数。此外，通过预估温度参数预先去控制通风组件的通风量，使得调控动作被前置，进而使得通风组件的通风量在温度升高前就可以满足功率组件的扇热需求，以提高扇热效果。

结合第一方面，在一些可能的实现方式中，所述数学模型为CNN模型，所述第二导热管为多根，所述第一导热管和多根所述第二导热管物理位置排布成的阵列结构，通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数，包括：

将所述第一实时温度参数和多个所述第二实时温度参数转换成矩阵结构与所述阵列结构相同的矩阵；

通过所述CNN模型处理所述矩阵，预测出所述第一导热管的另一端的所述预估温度参数。

在本申请实施例中，通过生成矩阵，矩阵可以看作是二维图像，而矩阵中的每个元素则可以看作是二维图像中对应的一个像素点，这样CNN模型便能够基于处理图像的原理处理该矩阵。由于CNN模型在处理二维图像时具有良好的鲁棒性和运算效率，进而可实现准确的预测出预估温度参数。

结合第一方面，在一些可能的实现方式中，将所述第一实时温度参数和多个所述第二实时温度参数转换成矩阵结构与所述阵列结构相同的矩阵，包括：

根据所述第一导热管在所述阵列结构中的位置，在所述矩阵结构中确定出与所述位置对应的所在行以及所在列，并将所述第一实时温度参数映射到所述所在行以及所在列中；以及，根据每根所述第二导热管在所述阵列结构中的位置，在所述矩阵结构中确定出与每根所述第二导热管在所述阵列结构中的位置对应的所在行以及所在列，并将每个所述第二实时温度参数映射到该第二实时温度对应的所在行以及所在列中。

在本申请实施例中，通过阵列结构对应于矩阵结构的方式，可以快速的根据阵列结构生成矩阵结构与阵列结构相同的矩阵。

结合第一方面，在一些可能的实现方式中，采集所述电力柜内位于所述第一导热管附近的第二导热管与所述功率组件连接的一端的第二实时温度参数，包括：

采集与所述第一导热管的距离在预设的距离阈值以内的所述第二导热管一端的第二实时温度参数。

在本申请实施例中，通过设置距离阈值来限定位于第一导热管附近这一概念，可以快速的确定出位于第一导热管附近的所有第二导热管。

结合第一方面，在一些可能的实现方式中，确定出所述距离阈值的步骤包括：

根据温度与距离的预设规则，确定出所述第一实时温度参数对应的所述距离阈值，其中，基于所述预设规则，若所述第一实时温度参数越高则所述距离阈值越大。

在本申请实施例中，若第一实时温度参数越高，则第一实时温度参数受其它位置的温度的影响则越小。因此，对应设置距离阈值越小可以预估出更准确的预估温度参数。

第二方面，本申请实施例提供了一种导热管集中的电力柜的扇热装置，其特征在于，装置应用于所述电力柜内的控制机构，所述装置包括：

温度采集模块，用于在所述电力柜内的功率组件工作的过程中，采集所述电力柜内的第一导热管与所述功率组件连接一端的第一实时温度参数，以及采集所述电力柜内位于所述第一导热管附近的第二导热管与所述功率组件连接的一端的第二实时温度参数；

扇热调控模块，用于通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数；若所述预估温度参数表示温度要升高，增大安装在所述第一导热管的另一端处的通风组件的通风量。

结合第二方面，在一些可能的实现方式中，所述数学模型为CNN模型，所述第二导热管为多根，所述第一导热管和多根所述第二导热管物理位置排布成的阵列结构，

所述扇热调控模块，用于将所述第一实时温度参数和多个所述第二实时温度参数转换成矩阵结构与所述阵列结构相同的矩阵；通过所述CNN模型处理所述矩阵，预测出所述第一导热管的另一端的所述预估温度参数。

结合第二方面，在一些可能的实现方式中，

所述温度采集模块，用于采集与所述第一导热管的距离在预设的距离阈值以内的所述第二导热管一端的第二实时温度参数。

结合第二方面，在一些可能的实现方式中，

所述温度采集模块，还用于根据温度与距离的预设规则，确定出所述第一实时温度参数对应的所述距离阈值，其中，基于所述预设规则，若所述第一实时温度参数越高则所述距离阈值越大。

第三方面，本申请实施例提供了一种导热管集中的电力柜，包括：柜体、第一导热管、第二导热管、功率组件、控制机构以及水箱；

所述第一导热管、所述第二导热管、所述功率组件、所述控制机构以及所述通风组件；都设置在所述柜体内，所述第一导热管的一端和所述第二导热管的一端都与所述功率组件连接，所述第一导热管的另一端和所述第二导热管的另一端都安装有各自对应的所述通风组件；

所述控制机构，用于采集所述第一导热管一端的第一实时温度参数以及所述第二导热管一端的第二实时温度参数，并根据所述第一实时温度参数和所述第二实时温度参数执行如第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述的导热管集中的电力柜的扇热方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种具有计算机可执行的非易失程序代码的计算机可读储存介质，所述程序代码使所述计算机执行第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述的导热管集中的电力柜的扇热方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种电力柜的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种导热管集中的电力柜的扇热方法的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种导热管集中的电力柜的扇热方法中，第一导热管和多根第二导热管的排列示意图；

图4为本申请实施例提供的一种导热管集中的电力柜的扇热装置的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

请参阅图1，本申请实施例提供了一种电力柜10，该电力柜10包括：柜体11、导热管12、功率组件13、控制机构14以及通风组件15。

具体的，柜体11可以是不锈钢材质制成的封闭式结构，功率组件13、导热管12、控制机构14以及通风组件15都可以安装在柜体11内。

功率组件13可以安装在柜体11内，并位于柜体11上方。

导热管12可以是导热材料比如导热硅脂、导热膏、散热膏、散热硅脂等制成的管状结构。导热管12可以有多根，多根导热管12可以阵列式的安装在柜体11内，每根导热管12的一端可以与功率组件13的连接，而每根导热管12的另一端则朝向柜体11的下方延伸。

通风组件15的数量可以与导热管12的数量相同，每个通风组件15可以设置在柜体11内，每个通风组件15都可以安装在对应的一根导热管12的另一端，且每个通风组件15都可以与柜体11的外部连通。这样，当每根导热管12的一端吸收功率组件13产生的热量并传导到另一端时，若每根导热管12对应的通风组件15也处于工作状态下，则每个通风组件15通过通风可以加剧对应的导热管12的另一端与外界的热交换，以提高扇热效果。

控制机构14也安装在柜体11内。控制机构14可以是集成式的设备，比如控制机构14集成有温度传感器以及处理器。控制机构14自身的每个温度传感器通过与对应的一根导热管12的一端连接，控制机构14则可以通过自身的每个温度传感器而实时的测得每根导热管12的一端处的温度。控制机构14根据每根导热管12一端处的实时温度，以及根据该导热管12附件的其它导热管12的一端处的实时温度，可以预估该导热管12一端处的温度是将要上升还是下降。若确定每根导热管12一端处的温度是上升，那么控制机构14则可以控制每根导热管12另一端处的通风机构在温度升高前提前增加功率，以提前加强通风效果，来应对未来温度的升高。

可以理解到，由于控制机构14对每根导热管12及该导热管12对的通风机构的控制原理都相同，为便于理解，下面将以多个导热管12内的某一根第一导热管121，以及以多个导热管12内位于该第一导热管121附近的第二导热管122为例，来对控制机构14的控制原理进行详细说明。

结合图1，请参阅图2，本申请实施例提供了一种导热管集中的电力柜的扇热方法，该导热管集中的电力柜的扇热方法可以由电力柜10内的控制机构14执行，该导热管集中的电力柜的扇热方法可以包括：步骤S100、步骤S200和步骤S300。

步骤S100：在所述电力柜10内的功率组件13工作的过程中，采集所述电力柜10内的第一导热管121与所述功率组件13连接一端的第一实时温度参数，以及采集所述电力柜10内位于所述第一导热管121附近的第二导热管122与所述功率组件13连接的一端的第二实时温度参数。

步骤S200：通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管121的另一端在预设时长后的预估温度参数。

步骤S300：若所述预估温度参数表示温度要升高，增大安装在所述第一导热管121的另一端处的通风组件15的通风量。

具体来说：

步骤S100：在所述电力柜10内的功率组件13工作的过程中，采集所述电力柜10内的第一导热管121与所述功率组件13连接一端的第一实时温度参数，以及采集所述电力柜10内位于所述第一导热管121附近的第二导热管122与所述功率组件13连接的一端的第二实时温度参数。

在电力柜10内的功率组件13工作的过程中，功率组件13散发的热量会传导至第一导热管121的一端。由于控制机构14自身的温度传感器连接在第一导热管121的一端，那么控制机构14通过自身的温度传感器可以实时的采集到的第一导热管121一端处的第一实时温度参数。

可以理解到，由于第一导热管121的另一端的温度不仅取决于第一导热管121一端处的温度，其还取决于第一导热管121的另一端附近的温度与。因此，控制机构14采集第一导热管121一端处的第一实时温度参数的同时，控制机构14还采集位于第一导热管121附近的第二导热管122一端处的第二实时温度参数。

可选的，控制机构14可以基于预设规则确定需要采集哪些第二导热管122一端处的第二实时温度参数。例如，预设规则表示出第一实时温度参数与距离阈值的对应关系，若第一实时温度参数越高则对应的距离阈值越大。因此，控制机构14基于预设规则，可以确定出第一实时温度参数对应的距离阈值，然后控制机构14便可以从多根导热管12中选择出与第一导热管121的距离在距离阈值以内的第二导热管122，以及采集这些第二导热管122一端处的第二实时温度参数。

举例来说，若第一实时温度参数为50℃，那么距离阈值可以为20cm，从而控制机构14选择与第一导热管121的距离在20cm以内的4根第二导热管122。若第一实时温度参数为55℃，那么距离阈值可以为25cm，从而控制机构14选择与第一导热管121的距离在25cm以内的6根第二导热管122。

步骤S200：通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管121的另一端在预设时长后的预估温度参数。

本实施例中，控制机构14中预设了已经训练好的数学模型，比如该数学模型可以是CNN模型。由于CNN模型通常处理的是图像，而图像的特征是由像素点组成的阵列结构。故可以将第一实时温度参数看作是一个像素点，以及将每个第二实时温度参数也看作是一个像素点，然后将第一实时温度参数和第二实时温度参数排列成矩阵输入到CNN模型进行处理。

作为将第一实时温度参数和第二实时温度参数排列成矩阵的示例性方式，由于第一导热管121和多根第二导热管122在柜体11内的物理位置是排布成的阵列结构，故控制机构14可以将第一实时温度参数和多个第二实时温度参数转换成矩阵结构与阵列结构相同的矩阵。

具体的，控制机构14可以根据第一导热管121在阵列结构中的位置，在矩阵结构中确定出与位置对应的所在行以及所在列，并将第一实时温度参数映射到所在行以及所在列中。以及，控制机构14还根据每根第二导热管122在阵列结构中的位置，在矩阵结构中确定出与每根第二导热管122在阵列结构中的位置对应的所在行以及所在列，并将每个第二实时温度参数映射到该第二实时温度对应的所在行以及所在列中。这样，便可以获得由第一实时温度参数和多个第二实时温度参数构成的矩阵。

如图3所示，第一导热管121和多根第二导热管122在柜体11内的物理位置排布成如图3所示，第一导热管121和多根第二导热管122排布成两行三列的阵列结构。第一导热管121位于阵列结构中的第一行第二列，那么第一导热管121一端的第二实时温度参数为35℃则对应位于矩阵结构中的第一行第二列。

进一步的，通过CNN模型处理由将第一实时温度参数和第二实时温度参数排列成矩阵，将矩阵依次通过卷积、池化以及全连接，从而可以输出预测出的第一导热管121的另一端在预设时长后的预估温度参数。

步骤S300：若所述预估温度参数表示温度要升高，增大安装在所述第一导热管121的另一端处的通风组件15的通风量。

控制机构14可以将预估温度参数与第一实时温度参数比较。

若预估温度参数小于等于第一实时温度参数，说明预估温度参数表示温度要下降，因此，控制机构14可以不对安装在第一导热管121的另一端处的通风组件15的通风量进行控制，维持其原有的通风量即可。

预估温度参数大于第一实时温度参数，说明预估温度参数表示温度要上升，因此，控制机构14可以预估温度参数与第一实时温度参数之间的差值，来增大安装在第一导热管121的另一端处的通风组件15的通风量，且差值越大则通风量增加的越多。

请参阅图4，本申请实施例提供了一种导热管集中的电力柜的扇热装置100，导热管集中的电力柜的扇热装置100应用于所述电力柜10内的控制机构14，导热管集中的电力柜的扇热装置100包括：

温度采集模块110，用于在所述电力柜10内的功率组件13工作的过程中，采集所述电力柜10内的第一导热管121与所述功率组件13连接一端的第一实时温度参数，以及采集所述电力柜10内位于所述第一导热管121附近的第二导热管122与所述功率组件13连接的一端的第二实时温度参数。

扇热调控模块120，用于通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管121的另一端在预设时长后的预估温度参数；若所述预估温度参数表示温度要升高，增大安装在所述第一导热管121的另一端处的通风组件15的通风量。

可选的，述数学模型为CNN模型，所述第二导热管122为多根，所述第一导热管121和多根所述第二导热管122物理位置排布成的阵列结构，

所述扇热调控模块120，用于将所述第一实时温度参数和多个所述第二实时温度参数转换成矩阵结构与所述阵列结构相同的矩阵；通过所述CNN模型处理所述矩阵，预测出所述第一导热管121的另一端的所述预估温度参数。

可选的，所述温度采集模块110，用于采集与所述第一导热管121的距离在预设的距离阈值以内的所述第二导热管122一端的第二实时温度参数。

可选的，所述温度采集模块110，还用于根据温度与距离的预设规则，确定出所述第一实时温度参数对应的所述距离阈值，其中，基于所述预设规则，若所述第一实时温度参数越高则所述距离阈值越大。

需要说明的是，由于所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请一些实施例还提供了一种计算机可执行的非易失的程序代码的计算机可读储存介质，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘等，该计算机可读存储介质上存储有程序代码，该程序代码被计算机运行时执行上述任一实施方式的导热管集中的电力柜的扇热方法。

本申请实施例所提供的导热管集中的电力柜的扇热方法的程序代码产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

综上所述，本申请实施例提供了一种导热管集中的电力柜的扇热方法、装置及电力柜。通过利用实时测得的第一导热管与功率组件连接一端的第一实时温度参数，以及实时测得的位于第一导热管附近的第二导热管与功率组件连接的一端的第二实时温度参数，去预测第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数。由于考虑到了位于第一导热管一端附近的温度对第一导热管一端处的温度的影响，故可以预测出更准确的预估温度参数。此外，通过预估温度参数预先去控制通风组件15的通风量，使得调控动作被前置，进而使得通风组件15的通风量在温度升高前就可以满足功率组件的扇热需求，以提高扇热效果。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种导热管集中的电力柜的扇热方法，其特征在于，方法应用于所述电力柜内的控制机构，所述方法包括：

在所述电力柜内的功率组件工作的过程中，采集所述电力柜内的第一导热管与所述功率组件连接一端的第一实时温度参数，以及采集所述电力柜内位于所述第一导热管附近的第二导热管与所述功率组件连接的一端的第二实时温度参数；

通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数；

若所述预估温度参数表示温度要升高，增大安装在所述第一导热管的另一端处的通风组件的通风量。

2.根据权利要求1所述的导热管集中的电力柜的扇热方法，其特征在于，所述数学模型为CNN模型，所述第二导热管为多根，所述第一导热管和多根所述第二导热管物理位置排布成的阵列结构，通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数，包括：

将所述第一实时温度参数和多个所述第二实时温度参数转换成矩阵结构与所述阵列结构相同的矩阵；

通过所述CNN模型处理所述矩阵，预测出所述第一导热管的另一端的所述预估温度参数。

3.根据权利要求2所述的导热管集中的电力柜的扇热方法，其特征在于，将所述第一实时温度参数和多个所述第二实时温度参数转换成矩阵结构与所述阵列结构相同的矩阵，包括：

根据所述第一导热管在所述阵列结构中的位置，在所述矩阵结构中确定出与所述位置对应的所在行以及所在列，并将所述第一实时温度参数映射到所述所在行以及所在列中；以及，根据每根所述第二导热管在所述阵列结构中的位置，在所述矩阵结构中确定出与每根所述第二导热管在所述阵列结构中的位置对应的所在行以及所在列，并将每个所述第二实时温度参数映射到该第二实时温度对应的所在行以及所在列中。

4.根据权利要求1所述的导热管集中的电力柜的扇热方法，其特征在于，采集所述电力柜内位于所述第一导热管附近的第二导热管与所述功率组件连接的一端的第二实时温度参数，包括：

采集与所述第一导热管的距离在预设的距离阈值以内的所述第二导热管一端的第二实时温度参数。

5.根据权利要求4所述的导热管集中的电力柜的扇热方法，其特征在于，确定出所述距离阈值的步骤包括：

根据温度与距离的预设规则，确定出所述第一实时温度参数对应的所述距离阈值，其中，基于所述预设规则，若所述第一实时温度参数越高则所述距离阈值越大。

6.一种导热管集中的电力柜的扇热装置，其特征在于，装置应用于所述电力柜内的控制机构，所述装置包括：

温度采集模块，用于在所述电力柜内的功率组件工作的过程中，采集所述电力柜内的第一导热管与所述功率组件连接一端的第一实时温度参数，以及采集所述电力柜内位于所述第一导热管附近的第二导热管与所述功率组件连接的一端的第二实时温度参数；

扇热调控模块，用于通过预设的数学模型处理所述第一实时温度参数以及所述第二实时温度参数，预测出所述第一导热管的另一端在预设时长后的预估温度参数；若所述预估温度参数表示温度要升高，增大安装在所述第一导热管的另一端处的通风组件的通风量。

7.根据权利要求6所述的导热管集中的电力柜的扇热装置，其特征在于，所述数学模型为CNN模型，所述第二导热管为多根，所述第一导热管和多根所述第二导热管物理位置排布成的阵列结构，

所述扇热调控模块，用于将所述第一实时温度参数和多个所述第二实时温度参数转换成矩阵结构与所述阵列结构相同的矩阵；通过所述CNN模型处理所述矩阵，预测出所述第一导热管的另一端的所述预估温度参数。

8.根据权利要求6所述的导热管集中的电力柜的扇热装置，其特征在于，

所述温度采集模块，用于采集与所述第一导热管的距离在预设的距离阈值以内的所述第二导热管一端的第二实时温度参数。

9.根据权利要求8所述的导热管集中的电力柜的扇热装置，其特征在于，

所述温度采集模块，还用于根据温度与距离的预设规则，确定出所述第一实时温度参数对应的所述距离阈值，其中，基于所述预设规则，若所述第一实时温度参数越高则所述距离阈值越大。

10.一种导热管集中的电力柜，其特征在于，包括：柜体、第一导热管、第二导热管、功率组件、控制机构以及通风组件；

所述第一导热管、所述第二导热管、所述功率组件、所述控制机构以及所述通风组件；都设置在所述柜体内，所述第一导热管的一端和所述第二导热管的一端都与所述功率组件连接，所述第一导热管的另一端和所述第二导热管的另一端都安装有各自对应的所述通风组件；

所述控制机构，用于采集所述第一导热管一端的第一实时温度参数以及所述第二导热管一端的第二实时温度参数，并根据所述第一实时温度参数和所述第二实时温度参数执行如权利要求1-5任一权项所述的导热管集中的电力柜的扇热方法。

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