AI數據中心是大量重要數據的AI訓練處理和存儲中心，AI數據中心的配電系統和機柜中的PDU與其它類型的配電柜有顯著的區別,柜內大量GPU疊加用電量大發熱量也極大，功耗密度大幅上行，單柜功率由傳統的4-6kW躍升至20-40kW，機柜內的PDU插頭插座布線明顯較多，這就使AI數據中心的安全運行的隱患風險增大。特別在一些重點AI應用的數據中心，突發故障造成的數據損失遠大于配電PDU線路的價值。
建議在數據中心配電系統PDU線路安裝NKTEVA6紅陣儀進行紅外實時檢測?？梢约皶r發現插頭松動或設備超溫運行等隱患，合理安排檢修維護，提高設備運行的可靠性，保證設備的運行質量，降低突發故障，減少設備故障率。另外還建議每年過對數據中心配電系統PDU線路進行預防故障的人工精細的紅外檢測并出具報告。
另外關于新建設的AI數據中心在驗收時，第三方檢測機構應依照國標GB50174《數據中心設計規范》、GB50462《數據中心基礎設施施工及驗收規范》、CQC1324《數據中心場地基礎設施認證技術規范》中相關等級機房的標準，對機房的裝修裝飾、環境、電氣、暖通、給排水、弱電、消防等子系統進行測試驗證和評估，出具第三方檢測報告。其中就包括 紅外熱成像掃描電氣故障隱患。
新建設的AI數據中心在驗收時在需要進行驗收的電氣試驗，例如絕緣試驗，耐壓試驗，過流保護試驗，等等，但是對于這些工程的電纜電線接頭松動發熱，以上的試驗就不一定能試驗出來。
這是由于接觸不良的接頭其接觸電阻比較大，大部分能量都被損耗在這個接觸不良的接頭處，即使在運行電流比較小的時候也會發熱異常甚至發熱溫度還比較高。
下圖是柜里繼電器二合一接觸不良接頭發熱的熱成像檢測圖
配電箱運行電流很小時異常發熱的接觸不良的端子引線熱成像檢測圖
這些接觸不良的接頭發熱的熱成像圖都有共同的特點
就是發熱異常的發熱分布是不良接頭處的溫度最高，
而它的上端電源線反而溫度更低，它后端出線溫度也更低
相鄰的電流電壓基本相同的其它正常接線，溫度正常
一般的電氣試驗及觀察方法不容易發現
所以紅外熱成像檢測是需要應用于新建設項目的竣工驗收檢測。對于剛投運還處于保修期內的電氣設備，紅外熱成像檢測可以及早發現設備在安裝過程中潛在的接觸不良或電線電纜使用過細等缺陷或隱患，可以及時讓施工單位整改，為設備的長期的穩定運行打下堅實的基礎。
常見問題
