1.一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，包括传感器网络模块、数据采集模块、智能处理模块、远程监控模块和主动安全保护模块，传感器网络模块包括传感器单元，所述传感器单元设于开关柜内，所述传感器单元包括温湿度传感器、电流传感器、烟雾传感器、局放传感器和振动传感器，所述传感器网络模块还包括时间戳记录单元，时间戳记录单元与各传感器连接，用于对每次采集的数据附加时间戳并生成历史数据；所述数据采集模块与所述传感器网络模块连接，数据采集模块用于接收传感器网络模块采集的数据并保存至智能处理模块；所述智能处理模块包括健康管理算法单元、深度学习算法单元和数据分析单元，其中所述健康管理算法单元依据传感器网络模块的实时数据生成设备运行状态模型，预测设备寿命和故障风险并将结果传输至远程监控模块；所述深度学习算法单元基于历史数据构建多维特征模型，以识别不同故障模式，生成相应报警信号并将结果传输至远程监控模块；所述数据分析单元用于生成开关柜运行报告并将结果传输至远程监控模块；所述主动安全保护模块包括电力切断装置、温度超限保护单元和应急电源单元，其中，所述电力切断装置与智能处理模块连接，用于在智能处理模块收到异常传感器参数时，断开开关柜电源；所述温度超限保护单元用于智能处理模块收到内部温度超过预设阈值时触发降温装置；所述应急电源单元用于在断电情况下为传感器网络模块、数据采集模块和通信模块提供持续电力。
2.根据权利要求1所述的一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，所述健康管理算法单元通过动态状态空间建模实现设备运行状态的多维参数估算，所述动态状态空间模型表示为：其中，xt为状态向量，代表传感器单元收集的各个参数，ut为外部输入干扰变量，a、b、c、d为状态转移矩阵与观测矩阵，wt、vt分别表示过程噪声与测量噪声。
3.根据权利要求1所述的一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，所述深度学习算法单元基于长短期记忆网络构建时序模型，基于以下公式计算：其中，为长短期记忆网络模型的输出，yt为实际输出，θ为模型参数向量，λ为正则化系数，通过反向传播算法和梯度下降算法逐步更新模型参数向量，更新公式为：
4.根据权利要求1所述的一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，所述数据分析单元生成开关柜运行报告的稳定性评估通过以下分布式变分贝叶斯算法进行，设表示数据集，评估函数为：
5.根据权利要求1所述的一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，所述电力切断装置依据模糊逻辑控制规则对切断条件进行动态调节，模糊控制函数为：其中，μc(x)为切断命令的隶属度，x为传感器参数，α和x0分别为调节系数和临界点，通过模糊隶属度判定是否触发切断操作，以适应环境参数的波动性。
6.根据权利要求1所述的一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，所述温度超限保护单元采用自适应预测控制算法调节降温装置触发条件，所述触发预测函数为：其中，为预测的下一时刻温度，tt为当前时刻温度，m为回溯时长，∈t为误差项，通过递归最小二乘算法动态更新预测模型参数，以确保在温度波动情况下准确触发降温装置。
7.根据权利要求1所述的一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，所述应急电源单元采用基于马尔科夫链的剩余电力状态转移模型，模型状态转移方程为：p(et+1＝k|et＝i)＝pij，其中，et为时刻t的电力状态，pij为从状态i转移至状态j的概率，通过求解状态转移矩阵来估算应急电源的剩余电力时间，以优化应急供电策略并确保模块的持续运行。
8.一种内置智能管控系统的开关柜的使用方法，用于实施根据权利要求1-7任一项所述的一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，包括以下步骤：传感器网络模块连续生成数据，数据通过数据采集模块实时传输至智能处理模块；智能处理模块生成设备运行状态模型以预测故障风险，并通过算法识别异常模式，生成对应的报警信号并通知运维人员；生成开关柜运行报告并将结果传输至远程监控模块；主动安全保护模块根据智能处理模块的处理结果进行主动安全保护。
9.根据权利要求8所述的一种内置智能管控系统的开关柜，其特征在于，所述主动安全保护模块根据智能处理模块的处理结果进行主动安全保护之后还包括步骤：生成开关柜运行报告，开关柜运行报告包括状态评估和维护建议。