1.一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：包括如下步骤：

周期性检测配电柜湿度Sdi，计算获得配电柜湿度预测值Yci，当配电柜湿度预测值Yci>

75时，向外发出湿度超标预警，并降低配电柜湿度；

获取配电柜使用时长Syj和湿度预警次数Csj，计算获得配电柜生锈危险指数Wxj，当配电柜生锈危险指数Wxj>0时，表示当前配电柜生锈风险高，发出分析指令；

使用摄像头采集生锈风险高的配电柜内部图像，计算获得配电柜内部图像的灰度均值Jphα和各个元件特征图的灰度均值Jhjαδ；

获取配电柜内部图像的灰度均值Jphα和各个元件特征图的灰度均值Jhjαδ，计算获得各个元件的生锈程度指数Csdαδ和各个元件的正常灰度阈值ΔHδ，依据两者之间的大小关系，判断各个元件是否生锈，并选择对应的安全预警处理策略。

2.根据权利要求1所述的一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：使用电子湿度传感器周期性检测获得配电柜湿度Sdi，进行线性归一化处理后，计算获得湿度变化率Bsi，对应的湿度变化率Bsi的计算公式如下：其中，i表示配电柜湿度数据的时间顺序编号，i＝1、2、…、m，m为正整数，周期性检测时间可以取1、2、…、6小时中的任意一个。

3.根据权利要求2所述的一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：获取配电柜湿度Sdi和湿度变化率Bsi，进行线性归一化处理后，计算获得配电柜湿度预测值Yci，对应的配电柜湿度预测值Yci的计算公式如下：当配电柜湿度预测值Yci>75时，向外发出湿度超标预警，并启动SPR‑CN‑S1智能除湿器降低配电柜湿度。

4.根据权利要求3所述的一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：依据配电柜工作记录获取配电柜使用时长Syj和湿度预警次数Csj，结合配电柜湿度Sdij，进行线性归一化处理后，计算获得生锈危险权重系数k1、k2及k3，对应的生锈危险权重系数k1、k2及k3的计算公式如下：其中，j表示所有配电柜的顺序编号，j＝1、2、…、n，n为正整数。

5.根据权利要求4所述的一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：依据配电柜工作记录获取配电柜使用时长Syj和湿度预警次数Csj，进行线性归一化处理后，计算获得配电柜生锈危险指数Wxj：当配电柜生锈危险指数Wxj>0时，表示当前配电柜生锈风险高，发出分析指令。

6.根据权利要求1所述的一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：使用摄像头采集生锈风险高的配电柜内部图像，并使用图像处理软件获得配电柜内部图像所有像素点的灰度值Zhαβ，计算获得配电柜内部图像的灰度均值Jphα，对应的配电柜内部图像的灰度均值Jphα的计算公式如下：其中，α表示所有配电柜内部图像的顺序编号，α＝1、2、…、b，β表示配电柜内部图像所有像素点的顺序编号。

7.根据权利要求6所述的一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：使用电气元件识别算法从配电柜内部图像中提取出各个元件特征图，获取各个元件特征图的像素点总数γ及每个像素点对应的灰度值Yjαδγ，计算获得各个元件特征图的灰度均值Jhjαδ：其中，δ表示配电柜内部所有元件的顺序编号，γ表示各个元件特征图所有像素点的顺序编号。

8.根据权利要求7所述的一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：获取配电柜内部图像的灰度均值Jphα和各个元件特征图的灰度均值Jhjαδ，进行线性归一化处理后，计算获得各个元件的生锈程度指数Csdαδ和各个元件的正常灰度阈值ΔHδ:对应的各个元件的生锈程度指数Csdαδ和各个元件的正常灰度阈值ΔHδ的计算公式如上。

9.根据权利要求8所述的一种智能配电柜的监控方法，其特征在于：获取各个元件的生锈程度指数Csdαδ和各个元件的正常灰度阈值ΔHδ，依据两者之间的大小关系，判断各个元件是否生锈，并选择对应的安全预警处理策略，具体为：当Csdαδ<ΔHδ时，反馈当前元件并未生锈，无需采取任何措施，继续保持监测；

当2ΔHδ>Csdαδ≥ΔHδ时，反馈当前元件已经生锈，生锈程度低，启动喷头向对应元件喷射除锈剂，并继续保持监测；

当2ΔHδ≤Csdαδ时，反馈当前元件已经生锈，且生锈程度高，向外发送对应的元件生锈预警，更换元件。

10.一种智能配电柜的监控系统，其特征在于：包括：

配电柜湿度分析模块，周期性检测配电柜湿度Sdi，计算获得配电柜湿度预测值Yci，当配电柜湿度预测值Yci>75时，向外发出湿度超标预警，并启动SPR‑CN‑S1智能除湿器降低配电柜湿度；

配电柜生锈分析模块，获取配电柜使用时长Syj和湿度预警次数Csj，计算获得配电柜生锈危险指数Wxj，当配电柜生锈危险指数Wxj>0时，表示当前配电柜生锈风险高，发出分析指令；

元件灰度分析模块，使用摄像头采集生锈风险高的配电柜内部图像，计算获得配电柜内部图像的灰度均值Jphα和各个元件特征图的灰度均值Jhjαδ；

元件生锈处理模块，获取配电柜内部图像的灰度均值Jphα和各个元件特征图的灰度均值Jhjαδ，计算获得各个元件的生锈程度指数Csdαδ和各个元件的正常灰度阈值ΔHδ，依据两者之间的大小关系，判断各个元件是否生锈，并选择对应的安全预警处理策略。