安科瑞 劉秋霞

摘要：為了及時發現和預防充電樁火災，基于人工智能的火災預警系統備受關注。本文針對該問題展開研究，通過綜述充電樁火災的發生原因、現有火災預警系統以及基于人工智能的預警系統發展現狀，探討了如何提高預警系統的準確性和時效性，并結合實際充電樁場景進行了系統性能的評估。本文旨在通過對基于AI的充電樁火災預警系統的應用研究，探討系統的性能改進和實際應用情況，為提高充電樁火災預警系統的準確性和可靠性提供參考和建議。

關鍵詞：充電樁火災預警系統；人工智能（AI）；火災預警

0.引言

隨著全球范圍內對環境保護和新能源汽車的重視，電動汽車的普及程度不斷提升，充電樁作為電動汽車的重要充電設施也得到了迅速發展。然而，隨之而來的充電樁火災事件給人們的生命財產安全帶來了嚴重威脅，嚴重影響了電動汽車的推廣和使用。因此，開發一種高效可靠的充電樁火災預警系統顯得尤為重要。傳統的充電樁火災預警系統往往依賴于固定的傳感器和簡單的規則判斷，其預警準確性和時效性難以保障。而基于人工智能的火災預警系統則具有更高的智能化和靈活性，能夠通過對數據的深度學習和分析，實現對火災跡象的實時監測和預警。因此，基于AI的火災預警系統成為了當前研究的熱點之一。

1.充電樁火災與火災預警系統綜述

1.1充電樁火災發生原因

充電樁火災的發生原因多種多樣，需要全面考慮充電設備、電動汽車電池以及環境因素等多個方面因素。首先，充電設備可能存在故障，例如電路短路、電線老化等，這些故障會導致電流過大或不穩定，從而增加火災的風險。其次，電動汽車電池在充電過程中容易產生高溫，若溫度過高或者電池本身存在缺陷，可能引發火災。此外，環境因素如溫度過高、通風不良等也會增加火災的發生可能性。綜上所述，充電樁火災的發生是由多個因素相互作用導致的，需要綜合考慮并采取有效的預防措施。

1.2基于AI的火災預警系統

傳統的火災預警系統通常依賴于傳感器監測火焰或煙霧等物理指標，然而在充電樁環境中，這些系統可能面臨一些局限性。例如，由于充電樁的特殊性質，傳感器的檢測靈敏度可能不足，導致火災前兆被忽視或延誤。此外，充電樁周圍可能存在一些常見的干擾因素，如車輛尾氣、工業粉塵等，容易導致誤報率升高，降低了系統的可靠性和實用性。基于AI的火災預警系統則采用了深度學習和圖像識別技術，克服了傳統系統的這些缺陷。該系統通過安裝攝像頭或其他傳感器設備在充電樁周圍進行實時監測，捕獲環境中的圖像數據，并通過深度學習算法進行處理和分析。這種系統能夠識別火災前兆，如異常的熱點、煙霧等，甚至可以檢測到微小的火焰，從而提前發出警報，及時采取應急措施，降低火災發生的可能性。基于AI的系統相比傳統系統具有更高的準確性和靈敏度。通過不斷學習和優化，系統能夠適應不同環境下的火災預警需求，減少誤報率，提高了預警的可靠性和實用性。綜上所述，基于AI的火災預警系統是一種更為高效、可靠的解決方案，能夠有效保障充電樁及其周圍環境的安全。

2.基于AI的火災預警系統的發展現狀

目前，基于AI的火災預警系統正在迅速發展，并在各個領域得到廣泛應用。這些系統利用AI算法和傳感器技術，能夠實時監測環境參數和火災風險因素，及時識別火災隱患，并采取相應的預警和應急措施，以程度地減少火災造成的損失。在建筑物和工廠等封閉空間中，AI火災預警系統可以通過分析監控攝像頭的圖像和視頻數據，檢測煙霧、火焰等火災跡象，以及監測溫度、氣體濃度等環境參數，實現火災的早期發現和預警。一些系統還可以結合機器學習算法，通過歷史數據和模式識別，提高火災預測的準確性和可靠性。在野外和森林等開放空間中，AI火災預警系統利用無人機、衛星等遙感技術，對火災的發展情況進行實時監測和分析，提供火勢擴散預測和風險評估，為消防人員和應急管理部門提供決策支持，指導火災撲救和應急處置工作。此外，隨著物聯網和5G技術的發展，越來越多的傳感器設備和監控設備被應用于火災預警系統中，實現了設備之間的互聯互通，提高了系統的響應速度和靈活性。同時，人工智能算法的不斷創新和優化，也使得火災預警系統在火災檢測、預測和響應方面取得了更加和可靠的效果。綜上所述，基于AI的火災預警系統在技術水平和應用范圍上都呈現出快速發展的態勢，為提高火災防范和應急管理水平，保障人民生命財產安全發揮了重要作用。隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，相信火災預警系統將會在未來發揮更加重要的作用，為社會安全和可持續發展做出更大貢獻。

3.基于AI的充電樁火災預警系統性能改進

3.1提高火災預警準確性與時效性

首先，引入圖像識別技術。通過在充電樁周圍安裝攝像頭，結合深度學習算法，系統可以實時監測充電樁及其周圍環境，識別火災跡象，例如煙霧或火焰。這種實時的圖像識別技術可以大大提高預警的準確性，同時減少對其他傳感器的依賴。其次，采用多傳感器融合技術。除了攝像頭外，還可以結合其他傳感器，如煙霧傳感器、溫度傳感器等，共同監測充電樁的狀態。通過融合多種傳感器的數據，可以更全面地了解充電樁的情況，提高火災預警的準確性。另外，利用大數據分析技術。將系統收集到的大量數據進行分析和挖掘，可以發現火災發生的規律和趨勢，進而提前預警。通過對歷史數據的分析，可以建立火災預警的模型，提高預警的時效性。這些措施的綜合應用將有助于提高火災預警系統的性能，減少火災風險，保障充電樁及周邊環境的安全。

3.2降低誤報率與系統漏報率

為了降低火災預警系統的誤報率和系統漏報率，引入智能決策機制是至關重要的。通過引入專家系統或強化學習算法，系統可以根據實時環境數據和歷史經驗做出更加智能的預警決策，從而減少誤報率和系統漏報率。這意味著系統能夠更準確地識別火災跡象，同時避免不必要的警報。其次，優化閾值設定也是減少誤報和漏報的關鍵。根據實際情況對預警觸發閾值進行優化調整，避免因參數設置不當而導致的誤報或漏報情況。通過對閾值的精細調整，可以使系統更加靈敏地響應火災跡象，同時減少誤報率。另外，強化數據過濾與驗證也是不可少的步驟。加強對傳感器數據的實時監測和過濾處理，排除因傳感器故障或環境干擾導致的誤報信號，確保預警信號的可靠性。通過對數據的驗證和過濾，可以提高系統對真實火災情況的識別能力，減少誤報和漏報的發生。

4.基于AI的火災預警系統在實際充電樁場景中的應用

4.1充電樁停車場應用

在充電樁停車場，充電樁的集中部署使其成為火災風險較高的區域之一。為了有效防范火災隱患，基于人工智能的火災預警系統得以廣泛應用。這一系統通過在停車場內部設置攝像頭和傳感器，實現對充電樁及其周圍環境的實時監測。一旦系統探測到火災跡象，例如煙霧或火焰，將立即觸發預警機制。預警通知將通過多種途徑進行，如手機App推送、短信、郵件等，以確保相關人員能夠及時收到通知并采取應急措施。這一智能系統的運用，不僅大程度地減少了火災可能帶來的損失，還有效保障了充電樁設備和使用者的安全。因此，基于AI的火災預警系統提升了充電樁停車場整體的安全性和管理效率，為充電樁行業的發展和用戶安全提供了可靠保障。

4.2商業綜合體應用

在商業綜合體內部的充電樁通常為大量車輛提供充電服務，因此火災風險相對較高。為了有效地防范火災隱患，基于人工智能的火災預警系統成為一種可行的解決方案。這一系統可以在商業綜合體內部部署，通過實時監測充電樁及其周圍環境，及時發現火災跡象。通過與商業綜合體的安保系統和消防系統進行無縫對接，火災預警系統可以實現智能聯動，提高火災處置效率和響應速度。這種智能系統的運用不僅能夠大程度地減少火災可能帶來的損失，還能夠提高商業綜合體的整體安全性，保障車輛和用戶的安全。因此，基于AI的火災預警系統為提升火災防范水平和保障商業綜合體的安全提供了可靠保障。

4.3充電樁運營管理應用

充電樁的運營管理是確保其正常運行的重要環節，而火災預警系統在其中扮演著關鍵的角色。基于人工智能的火災預警系統與充電樁運營管理平臺的集成，為充電樁的安全管理提供了*方位的支持。該系統能夠實時監測充電樁的狀態和周圍環境，通過與管理平臺無縫連接，實現對充電樁的遠程監控和管理。一旦系統探測到火災風險，將及時向充電樁運營人員發送報警信息。這種及時的警報通知可以幫助運營人員迅速采取有效的措施，例如遠程關閉受影響的充電樁或調度消防隊伍到達現場進行處置，從而大限度地減少火災可能造成的損失，保障充電樁的安全運行。因此，基于AI的火災預警系統與充電樁運營管理平臺的結合，不僅提高了充電樁的安全性和管理效率，也為運營商提供了一種可靠的手段來應對潛在的火災風險，確保充電樁設備的穩定運行和用戶的安全。

4.4智慧城市應用

智慧城市的發展離不開技術的支撐，而基于人工智能的火災預警系統正是其中的一項關鍵技術。這一系統不僅可以在城市建設中扮演重要角色，更是城市安全管理的重要組成部分。通過在城市各個區域廣泛部署火災預警系統，我們可以實現對于充電樁火災等特定事件的實時監測和預警。這項技術的核心在于其能夠迅速識別火災跡象，并及時發出警報，從而提高火災應急響應的效率。這一系統與城市管理指揮調度系統相連接，實現了信息的共享和智能處置。當火災預警系統發出警報時，城市管理可以立即獲得相關信息，并迅速做出響應。這種信息的快速傳遞和智能處置，大大提高了城市應對火災事件的能力，有效減少了火災帶來的損失。同時，這也為城市居民提供了更安全的生活環境，增強了城市的整體安全感。因此，基于人工智能的火災預警系統不僅可以有效預防火災事件的發生，還能提高城市的應急響應能力，為城市的安全和穩定做出了重要貢獻。

5.應用研究的局限性與未來展望

5.1局限性

首先，當前基于AI的火災預警系統在充電樁場景中的實際應用還處于起步階段，系統的準確性、穩定性和可靠性有待進一步驗證。在復雜多變的室內外環境中，系統可能受到光線、溫度、濕度等因素的影響，導致預警準確性不高或誤報率較高的問題。其次，火災預警系統的部署和維護成本較高，對于一些小型充電樁運營商或地區來說可能難以承擔。此外，系統的實時監測需要大量的傳感器和攝像頭，對硬件設施的要求也較高，這會增加系統的建設和運營成本。此外，火災預警系統的智能化程度還有待提升。當前的系統主要依賴于AI算法對火災跡象的識別和預警，但對于一些復雜情況下的火災預警，系統可能存在局限性，需要結合更多的傳感器數據和智能算法進行綜合分析。

5.2未來展望

未來，基于AI的充電樁火災預警系統有望在以下幾個方面取得進一步發展和改進：首先，隨著人工智能技術的不斷發展和進步，火災預警系統的算法和模型將更加智能化和化，能夠更好地適應復雜多變的環境，并提高預警的準確性和時效性。其次，隨著物聯網、大數據和云計算等技術的發展，火災預警系統將實現更好的數據共享和處理能力，實現多傳感器數據的融合分析，提高系統的整體性能和穩定性。此外，未來火災預警系統還有望與智能消防系統、安防系統等智能化設備進行深度融合，實現更高效的火災應急響應和聯動控制，為充電樁及其周圍環境的安全提供更全面的保障。

6.限流式保護器在電氣防火中的應用

6.1限流式保護器的設計

電氣防火限流式保護器可有效克服傳統斷路器、空氣開關和監控設備存在的短路電流大、切斷短路電流時間長、短路時產生的電弧火花大，以及使用壽命短等當弊端，發生短路故障時，能以微秒級速度快速限制短路電流以實現滅弧保護，從而能顯著減少電氣火災事故，保障使用場所人員和財產的安全。

安科瑞ASCP200-1和ASCP300系列電氣防火限流式保護器。

ASCP200-1電氣防火限流式保護器的主要元件是固態開關，不同于傳統家用的空氣開關（微斷）。我們知道，傳統空氣開關的斷開是一種機械運動過程，分斷時間需要幾十毫秒(一般30～50ms)，帶負載斷開時通常伴隨有電弧的產生。而固態開關的斷開則是依靠半導體內部的載流子運動實現，分斷時間微秒級，速度快，無電弧產生。

如圖11所示，當發生短路故障時，傳統空氣開關在電流升至C點時才能動作，且無法瞬時切斷電流，而固態開關則可以在電流升至B點時即瞬間切斷短路電流。

圖11短路故障前后電流與時間關系圖

從流過電阻的電流熱量公式Q=I2Rt，可以很容易看出，傳統空氣開關與固態開關在短路時所釋放的能量差別可以達到數千倍之多。因此當裝配限流式保護器的回路發生短路故障時，就可以避免電弧的產生，從而有效降低了電氣火災。

ASCP300系列電氣防火限流式保護器是三相限流式保護器，*大額定電流為125A。可應用于電動車充電站的線路保護。

6.2ASCP200-1功能特點

A）短路保護功能，線路發生短路故障時，能在150微秒內實現快速限流保護；

B）過載保護功能，線路持續過載時，保護器限流保護；

C）表內超溫保護功能，保護器內部器件工作溫度過高時，保護器限流保護；

D）過/欠壓保護功能，線路欠壓或過壓時，保護器告警或限流保護（可設）；

E）電纜溫度監測功能，被測線纜溫度超過報警設定值時，保護器告警或限流保護（可設）；

F）漏電流監測功能，線路漏電超過報警設定值時，保護器告警或限流保護（可設）；

G）通訊功能，保護器配置1路RS485接口，1路2G無線通訊，可以將數據發送到安科瑞Acrel-6000安全云平臺，或三方監控軟件或平臺，從而實現遠程監控。

6.3ASCP200-1技術參數

6.4應用方案圖示

ASCP200-1型電氣防火限流式保護器建議安裝在入戶開關下端，額定電流值根據入戶開關的具體規格進行設置，典型應用示意圖如圖2所示：

圖2ASCP200-1家用防火解決方案安裝示意圖

6.5ASCP300功能特點

A）短路保護功能。保護器實時監測用電線路電流，當線路發生短路故障時，能在150微秒內實現快速限流保護，并發出聲光報警信號。

B）過載保護功能。當被保護線路的電流過載且過載持續時間超過動作時間（3~60秒可設）時，保護器啟動限流保護，并發出聲光報警信號。

C）表內超溫保護功能。當保護器內部器件工作溫度過高時，保護器實施超溫限流保護，并發出聲光報警信號。

D）過欠壓保護功能。當保護器檢測到線路電壓欠壓或過壓時，保護器發出聲光報警信號，可預先設置是否啟動限流保護。

E）配電線纜溫度監測功能。當被監測線纜溫度超過報警設定值時，保護器發出聲光報警信號，可預先設置是否啟動限流保護。

F）斷相保護功能。當保護器檢測到線路斷相時，保護器發出聲光報警信號，啟動限流保護。

G）漏電流監測功能。當被監測的線路漏電超過報警設定值時，保護器發出聲光報警信號，可預先設置是否啟動限流保護。

H）通訊功能。保護器具有1路RS485接口，可以將數據發送到后臺監控系統，實現遠程監控。監控后臺可以是安科瑞Acrel-6000/B電氣火災監控主機，也可以是安科瑞Acrel-6000安全用電管理云平臺，或三方監控軟件或平臺。

6.6ASCP300技術參數

6.7使用注意事項

在選用限流式保護器時，限流式保護器的設定的額定電流應該與其前一級的斷路器的額定電流保持一致。例如，當限流式保護器輸入端斷路器的額定電流為32A時，應將限流式保護器的額定電流設置為32A。為保障限流式保護器的正常使用，嚴禁將其使用于與其前端斷路器的額定電流不匹配的配電線路中。

ASCP200系列采用限流式保護器采用壁掛式安裝，可以掛墻安裝，也可以安裝在箱體內，應確保安裝場所無滴水、腐蝕性化學氣體和沉淀物質，并注意環境溫度和通風散熱。

為確保可靠連接，接線時應按接線圖進行，同時為了防止接頭處接觸電阻過大而導致局部過熱，也避免因接觸不良而導致保護器工作不正常，線頭應采用合適大小的U形冷壓頭壓接后，再插入保護器相應端子上并將螺釘擰緊壓實。

保護器內部帶有交流電，嚴禁非專業人士擅自打開產品外殼。保護器在使用期間，若被保護線路發生短路或過載故障而被限流保護時，保護器仍處于帶電狀態，不允許隨意碰觸用電線路的金屬部分。待檢查線路，并排除故障后，長按保護器的復位按鍵約2秒鐘，使保護器恢復正常運行時。

當保護器因超溫而發生限流保護時，則可能是因為負載電流過大，環境溫度過高或通風散熱不良等原因導致，可通過加強通風等措施，等保護器溫度降下來后，再長按復位鍵，使保護器復位，恢復正常運行。

7.結語

在充電樁火災預警系統的研究中，我們深入探討了基于人工智能的應用前景以及系統的性能提升方法。盡管目前基于AI技術的火災預警系統已經取得了顯著進展，但我們也意識到在實際應用中仍存在挑戰和改進空間。為了更好地保障人們的生命財產安全，我們需要繼續深入研究，不斷優化預警系統的準確性、時效性和可靠性。期待未來的努力能夠為充電樁火災預警系統的發展提供更加堅實的基礎，從而為電動汽車的安全使用提供更可靠的保障。

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