人工智能在低压电容柜故障诊断中的应用规范可以归纳为以下几点：

一、数据采集与处理

1. 利用多传感技术获取低压电容柜的实时数据，包括电流、电压、温度等关键参数。
2. 对收集到的数据进行预处理，如滤波、去噪等，以提高数据质量和准确性。
3. 采用信息融合处理技术，综合分析不同来源的数据，提取有用的故障特征信息。

二、故障诊断方法

1. 基于规则的方法：根据低压电容柜的故障特征和运行经验，制定一系列规则来识别故障。这种方法适用于简单的故障检测场景。
2. 基于模型的方法：构建低压电容柜的数学模型，将实际运行数据与模型进行对比分析，从而发现故障。这种方法需要准确的模型支持，适用于对系统有较深理解的场景。
3. 基于深度学习的方法：利用神经网络对大量历史数据进行训练，自动提取故障特征并识别故障。这种方法具有强大的特征学习能力，适用于复杂多变的故障检测场景。

三、故障预警与定位

1. 建立故障预警系统，通过实时监测低压电容柜的工作状态，识别潜在的故障因素，并在故障发生之前发出警报。
2. 利用智能检测系统对故障进行准确定位，分析故障原因和性质，为快速修复提供指导。

四、系统实现与优化

1. 选择合适的人工智能算法和工具，构建高效的故障诊断系统。
2. 对系统进行持续的优化和升级，以适应低压电容柜运行环境和故障特征的变化。
3. 建立完善的数据库管理系统，存储历史故障数据和诊断结果，为后续的故障排查和预防提供参考。

五、安全与可靠性保障

1. 数据采集、传输和处理过程的安全性，防止数据泄露和被篡改。
2. 采用多种技术手段提高系统的可靠性，如冗余设计、故障恢复机制等，系统在关键时刻能够正常运行。

综上所述，人工智能在低压电容柜故障诊断中的应用规范涵盖了数据采集与处理、故障诊断方法、故障预警与定位、系统实现与优化以及安全与可靠性保障等方面。这些规范有助于提高故障诊断的准确性和效率，为低压电容柜的稳定运行提供有力保障。