浅谈基于AI的充电桩火灾预警系统的应用展望

程瑜

安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要：为了及时发现和预防充电桩火灾，基于人工智能的火灾预警系统备受关注。本文针对该问题展开研究，通过综述充电桩火灾的发生原因、现有火灾预警系统以及基于人工智能的预警系统发展现状，探讨了如何提高预警系统的准确性和时效性，并结合实际充电桩场景进行了系统性能的评估。本文旨在通过对基于AI的充电桩火灾预警系统的应用研究，探讨系统的性能改进和实际应用情况，为提高充电桩火灾预警系统的准确性和可靠性提供参考和建议。

关键词：充电桩火灾预警系统；人工智能（AI）；火灾预警

0.引言

随着全球范围内对环境保护和新能源汽车的重视，电动汽车的普及程度不断提升，充电桩作为电动汽车的重要充电设施也得到了迅速发展。然而，随之而来的充电桩火灾事件给人们的生命财产安全带来了严重威胁，严重影响了电动汽车的推广和使用。因此，开发一种高效可靠的充电桩火灾预警系统显得尤为重要。传统的充电桩火灾预警系统往往依赖于固定的传感器和简单的规则判断，其预警准确性和时效性难以保障。而基于人工智能的火灾预警系统则具有更高的智能化和灵活性，能够通过对数据的深度学习和分析，实现对火灾迹象的实时监测和预警。因此，基于AI的火灾预警系统成为了当前研究的热点之一。

1.充电桩火灾与火灾预警系统综述

1.1充电桩火灾发生原因

充电桩火灾的发生原因多种多样，需要全面考虑充电设备、电动汽车电池以及环境因素等多个方面因素。首先，充电设备可能存在故障，例如电路短路、电线老化等，这些故障会导致电流过大或不稳定，从而增加火灾的风险。其次，电动汽车电池在充电过程中容易产生高温，若温度过高或者电池本身存在缺陷，可能引发火灾。此外，环境因素如温度过高、通风不良等也会增加火灾的发生可能性。综上所述，充电桩火灾的发生是由多个因素相互作用导致的，需要综合考虑并采取有效的预防措施。

1.2基于AI的火灾预警系统

传统的火灾预警系统通常依赖于传感器监测火焰或烟雾等物理指标，然而在充电桩环境中，这些系统可能面临一些局限性。例如，由于充电桩的特殊性质，传感器的检测灵敏度可能不足，导致火灾前兆被忽视或延误。此外，充电桩周围可能存在一些常见的干扰因素，如车辆尾气、工业粉尘等，容易导致误报率升高，降低了系统的可靠性和实用性。基于AI的火灾预警系统则采用了深度学习和图像识别技术，克服了传统系统的这些缺陷。该系统通过安装摄像头或其他传感器设备在充电桩周围进行实时监测，捕获环境中的图像数据，并通过深度学习算法进行处理和分析。这种系统能够识别火灾前兆，如异常的热点、烟雾等，甚至可以检测到微小的火焰，从而提前发出警报，及时采取应急措施，降低火灾发生的可能性。基于AI的系统相比传统系统具有更高的准确性和灵敏度。通过不断学习和优化，系统能够适应不同环境下的火灾预警需求，减少误报率，提高了预警的可靠性和实用性。综上所述，基于AI的火灾预警系统是一种更为高效、可靠的解决方案，能够有效保障充电桩及其周围环境的安全。

2.基于AI的火灾预警系统的发展现状

目前，基于AI的火灾预警系统正在迅速发展，并在各个领域得到广泛应用。这些系统利用AI算法和传感器技术，能够实时监测环境参数和火灾风险因素，及时识别火灾隐患，并采取相应的预警和应急措施，以程度地减少火灾造成的损失。在建筑物和工厂等封闭空间中，AI火灾预警系统可以通过分析监控摄像头的图像和视频数据，检测烟雾、火焰等火灾迹象，以及监测温度、气体浓度等环境参数，实现火灾的早期发现和预警。一些系统还可以结合机器学习算法，通过历史数据和模式识别，提高火灾预测的准确性和可靠性。在野外和森林等开放空间中，AI火灾预警系统利用无人机、卫星等遥感技术，对火灾的发展情况进行实时监测和分析，提供火势扩散预测和风险评估，为消防人员和应急管理部门提供决策支持，指导火灾扑救和应急处置工作。此外，随着物联网和5G技术的发展，越来越多的传感器设备和监控设备被应用于火灾预警系统中，实现了设备之间的互联互通，提高了系统的响应速度和灵活性。同时，人工智能算法的不断创新和优化，也使得火灾预警系统在火灾检测、预测和响应方面取得了更加和可靠的效果。综上所述，基于AI的火灾预警系统在技术水平和应用范围上都呈现出快速发展的态势，为提高火灾防范和应急管理水平，保障人民生命财产安全发挥了重要作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信火灾预警系统将会在未来发挥更加重要的作用，为社会安全和可持续发展做出更大贡献。

3.基于AI的充电桩火灾预警系统性能改进

3.1提高火灾预警准确性与时效性

首先，引入图像识别技术。通过在充电桩周围安装摄像头，结合深度学习算法，系统可以实时监测充电桩及其周围环境，识别火灾迹象，例如烟雾或火焰。这种实时的图像识别技术可以大大提高预警的准确性，同时减少对其他传感器的依赖。其次，采用多传感器融合技术。除了摄像头外，还可以结合其他传感器，如烟雾传感器、温度传感器等，共同监测充电桩的状态。通过融合多种传感器的数据，可以更全面地了解充电桩的情况，提高火灾预警的准确性。另外，利用大数据分析技术。将系统收集到的大量数据进行分析和挖掘，可以发现火灾发生的规律和趋势，进而提前预警。通过对历史数据的分析，可以建立火灾预警的模型，提高预警的时效性。这些措施的综合应用将有助于提高火灾预警系统的性能，减少火灾风险，保障充电桩及周边环境的安全。

3.2降低误报率与系统漏报率

为了降低火灾预警系统的误报率和系统漏报率，引入智能决策机制是至关重要的。通过引入专家系统或强化学习算法，系统可以根据实时环境数据和历史经验做出更加智能的预警决策，从而减少误报率和系统漏报率。这意味着系统能够更准确地识别火灾迹象，同时避免不必要的警报。其次，优化阈值设定也是减少误报和漏报的关键。根据实际情况对预警触发阈值进行优化调整，避免因参数设置不当而导致的误报或漏报情况。通过对阈值的精细调整，可以使系统更加灵敏地响应火灾迹象，同时减少误报率。另外，强化数据过滤与验证也是必不可少的步骤。加强对传感器数据的实时监测和过滤处理，排除因传感器故障或环境干扰导致的误报信号，确保预警信号的可靠性。通过对数据的验证和过滤，可以提高系统对真实火灾情况的识别能力，减少误报和漏报的发生。

4.基于AI的火灾预警系统在实际充电桩场景中的应用

4.1充电桩停车场应用

在充电桩停车场，充电桩的集中部署使其成为火灾风险较高的区域之一。为了有效防范火灾隐患，基于人工智能的火灾预警系统得以广泛应用。这一系统通过在停车场内部设置摄像头和传感器，实现对充电桩及其周围环境的实时监测。一旦系统探测到火灾迹象，例如烟雾或火焰，将立即触发预警机制。预警通知将通过多种途径进行，如手机App推送、短信、邮件等，以确保相关人员能够及时收到通知并采取应急措施。这一智能系统的运用，不仅大程度地减少了火灾可能带来的损失，还有效保障了充电桩设备和使用者的安全。因此，基于AI的火灾预警系统提升了充电桩停车场整体的安全性和管理效率，为充电桩行业的发展和用户安全提供了可靠保障。

4.2商业综合体应用

在商业综合体内部的充电桩通常为大量车辆提供充电服务，因此火灾风险相对较高。为了有效地防范火灾隐患，基于人工智能的火灾预警系统成为一种可行的解决方案。这一系统可以在商业综合体内部部署，通过实时监测充电桩及其周围环境，及时发现火灾迹象。通过与商业综合体的安保系统和消防系统进行无缝对接，火灾预警系统可以实现智能联动，提高火灾处置效率和响应速度。这种智能系统的运用不仅能够大程度地减少火灾可能带来的损失，还能够提高商业综合体的整体安全性，保障车辆和用户的安全。因此，基于AI的火灾预警系统为提升火灾防范水平和保障商业综合体的安全提供了可靠保障。

4.3充电桩运营管理应用

充电桩的运营管理是确保其正常运行的重要环节，而火灾预警系统在其中扮演着关键的角色。基于人工智能的火灾预警系统与充电桩运营管理平台的集成，为充电桩的安全管理提供了全方位的支持。该系统能够实时监测充电桩的状态和周围环境，通过与管理平台无缝连接，实现对充电桩的远程监控和管理。一旦系统探测到火灾风险，将及时向充电桩运营人员发送报警信息。这种及时的警报通知可以帮助运营人员迅速采取有效的措施，例如远程关闭受影响的充电桩或调度消防队伍到达现场进行处置，从而大限度地减少火灾可能造成的损失，保障充电桩的安全运行。因此，基于AI的火灾预警系统与充电桩运营管理平台的结合，不仅提高了充电桩的安全性和管理效率，也为运营商提供了一种可靠的手段来应对潜在的火灾风险，确保充电桩设备的稳定运行和用户的安全。

4.4智慧城市应用

智慧城市的发展离不开技术的支撑，而基于人工智能的火灾预警系统正是其中的一项关键技术。这一系统不仅可以在城市建设中扮演重要角色，更是城市安全管理的重要组成部分。通过在城市各个区域广泛部署火灾预警系统，我们可以实现对于充电桩火灾等特定事件的实时监测和预警。这项技术的核心在于其能够迅速识别火灾迹象，并及时发出警报，从而提高火灾应急响应的效率。这一系统与城市管理指挥调度系统相连接，实现了信息的共享和智能处置。当火灾预警系统发出警报时，城市管理可以立即获得相关信息，并迅速做出响应。这种信息的快速传递和智能处置，大大提高了城市应对火灾事件的能力，有效减少了火灾带来的损失。同时，这也为城市居民提供了更安全的生活环境，增强了城市的整体安全感。因此，基于人工智能的火灾预警系统不仅可以有效预防火灾事件的发生，还能提高城市的应急响应能力，为城市的安全和稳定做出了重要贡献。

5.应用研究的局限性与未来展望

5.1局限性

首先，当前基于AI的火灾预警系统在充电桩场景中的实际应用还处于起步阶段，系统的准确性、稳定性和可靠性有待进一步验证。在复杂多变的室内外环境中，系统可能受到光线、温度、湿度等因素的影响，导致预警准确性不高或误报率较高的问题。其次，火灾预警系统的部署和维护成本较高，对于一些小型充电桩运营商或地区来说可能难以承担。此外，系统的实时监测需要大量的传感器和摄像头，对硬件设施的要求也较高，这会增加系统的建设和运营成本。此外，火灾预警系统的智能化程度还有待提升。当前的系统主要依赖于AI算法对火灾迹象的识别和预警，但对于一些复杂情况下的火灾预警，系统可能存在局限性，需要结合更多的传感器数据和智能算法进行综合分析。

5.2未来展望

未来，基于AI的充电桩火灾预警系统有望在以下几个方面取得进一步发展和改进：首先，随着人工智能技术的不断发展和进步，火灾预警系统的算法和模型将更加智能化和化，能够更好地适应复杂多变的环境，并提高预警的准确性和时效性。其次，随着物联网、大数据和云计算等技术的发展，火灾预警系统将实现更好的数据共享和处理能力，实现多传感器数据的融合分析，提高系统的整体性能和稳定性。此外，未来火灾预警系统还有望与智能消防系统、安防系统等智能化设备进行深度融合，实现更高效的火灾应急响应和联动控制，为充电桩及其周围环境的安全提供更全面的保障。

6.限流式保护器在电气防火中的应用

6.1限流式保护器的设计

电气防火限流式保护器可有效克服传统断路器、空气开关和监控设备存在的短路电流大、切断短路电流时间长、短路时产生的电弧火花大，以及使用寿命短等当弊端，发生短路故障时，能以微秒级速度快速限制短路电流以实现灭弧保护，从而能显著减少电气火灾事故，保障使用场所人员和财产的安全。

安科瑞ASCP200-1和ASCP300系列电气防火限流式保护器。

ASCP200-1电气防火限流式保护器的主要元件是固态开关，不同于传统家用的空气开关（微断）。我们知道，传统空气开关的断开是一种机械运动过程，分断时间需要几十毫秒(一般30～50ms)，带负载断开时通常伴随有电弧的产生。而固态开关的断开则是依靠半导体内部的载流子运动实现，分断时间微秒级，速度快，无电弧产生。

如图11所示，当发生短路故障时，传统空气开关在电流升至C点时才能动作，且无法瞬时切断电流，而固态开关则可以在电流升至B点时即瞬间切断短路电流。

图11短路故障前后电流与时间关系图

从流过电阻的电流热量公式Q=I2Rt，可以很容易看出，传统空气开关与固态开关在短路时所释放的能量差别可以达到数千倍之多。因此当装配限流式保护器的回路发生短路故障时，就可以避免电弧的产生，从而有效降低了电气火灾。

ASCP300系列电气防火限流式保护器是三相限流式保护器，*大额定电流为125A。可应用于电动车充电站的线路保护。

6.2ASCP200-1功能特点

A）短路保护功能，线路发生短路故障时，能在150微秒内实现快速限流保护；

B）过载保护功能，线路持续过载时，保护器限流保护；

C）表内超温保护功能，保护器内部器件工作温度过高时，保护器限流保护；

D）过/欠压保护功能，线路欠压或过压时，保护器告警或限流保护（可设）；

E）电缆温度监测功能，被测线缆温度超过报警设定值时，保护器告警或限流保护（可设）；

F）漏电流监测功能，线路漏电超过报警设定值时，保护器告警或限流保护（可设）；

G）通讯功能，保护器配置1路RS485接口，1路2G无线通讯，可以将数据发送到安科瑞Acrel-6000安全云平台，或三方监控软件或平台，从而实现远程监控。

6.3ASCP200-1技术参数

项目		指标
输入电压		AC85~265V，45~65HZ
功耗		功耗≤5VA（无负载情况下）
额定电流		0~63A可设置
短路保护时间		<150μs
过载保护		动作范围：110%~140%；动作延时：3~60s
过压保护		动作范围：100%~120%；动作延时：0~60s
欠压保护		动作范围：60%~100%；动作延时：0~60s
线缆温度监测	监测范围	-20~120℃（精度±2℃）
	报警设置	动作范围：45~110℃；动作延时：0~60s
漏电流监测	监测范围	20~1000mA（精度：±2%或±5mA）
	报警设置	动作范围：30~1000mA；动作延时：0~60s
故障记录		20条记录（故障类型、故障值、故障时间）
报警方式		声光报警（其中声音可以通过消音按键消除）
通讯		1路RS485接口，Modbus-RTU协议；1路2G无线通讯
安装使 用环境	工作场所	无雨雪直接侵袭、无腐蚀性气体、粉尘，无剧烈震动的场所
	工作环境温度	-10~+55℃
	相对湿度	空气的相对湿度不超过95%
	海拔高度	≤2000m

6.4应用方案图示

ASCP200-1型电气防火限流式保护器建议安装在入户开关下端，额定电流值根据入户开关的具体规格进行设置，典型应用示意图如图2所示：

图2ASCP200-1家用防火解决方案安装示意图

6.5ASCP300功能特点

A）短路保护功能。保护器实时监测用电线路电流，当线路发生短路故障时，能在150微秒内实现快速限流保护，并发出声光报警信号。

B）过载保护功能。当被保护线路的电流过载且过载持续时间超过动作时间（3~60秒可设）时，保护器启动限流保护，并发出声光报警信号。

C）表内超温保护功能。当保护器内部器件工作温度过高时，保护器实施超温限流保护，并发出声光报警信号。

D）过欠压保护功能。当保护器检测到线路电压欠压或过压时，保护器发出声光报警信号，可预先设置是否启动限流保护。

E）配电线缆温度监测功能。当被监测线缆温度超过报警设定值时，保护器发出声光报警信号，可预先设置是否启动限流保护。

F）断相保护功能。当保护器检测到线路断相时，保护器发出声光报警信号，启动限流保护。

G）漏电流监测功能。当被监测的线路漏电超过报警设定值时，保护器发出声光报警信号，可预先设置是否启动限流保护。

H）通讯功能。保护器具有1路RS485接口，可以将数据发送到后台监控系统，实现远程监控。监控后台可以是安科瑞Acrel-6000/B电气火灾监控主机，也可以是安科瑞Acrel-6000安全用电管理云平台，或三方监控软件或平台。

6.6ASCP300技术参数

项目		指标
		ASCP300-80B	ASCP300-100B	ASCP300-125B
输入电压		AC380V±10%，45~65Hz
功耗		≤30VA（无负载情况下）
额定电流		0~80A可设置	0~100A可设置	0~125A可设置
短路保护时间		<150μs
过载保护		动作范围：120%动作延时：3~60s
过压保护		动作范围：100%~120%；动作延时：0~60s
欠压保护		动作范围：60%~100%；动作延时：0~60s
线缆温度监测	监测范围	-20~140℃（精度：±4%或者±2℃）
	报警设置	动作范围：45~110℃；动作延时：0~60s
漏电流监测	监测范围	20~1000mA（精度：±2%或±5mA）
	报警设置	动作范围：20~1000mA；动作延时：0~60s
故障记录		20条记录（故障类型、故障值、故障时间）
报警方式		声光报警（其中声音可以通过消音按键消除）
通讯		1路RS485接口，Modbus-RTU协议
安装 使用 环境	工作场所	无雨雪直接侵袭、无腐蚀性气体、粉尘，无剧烈震动的场所
	工作温度	-10~+55℃
	相对湿度	5~95%，不凝露
	海拔高度	≤2000m

6.7使用注意事项

在选用限流式保护器时，限流式保护器的设定的额定电流应该与其前一级的断路器的额定电流保持一致。例如，当限流式保护器输入端断路器的额定电流为32A时，应将限流式保护器的额定电流设置为32A。为保障限流式保护器的正常使用，严禁将其使用于与其前端断路器的额定电流不匹配的配电线路中。

ASCP200系列采用限流式保护器采用壁挂式安装，可以挂墙安装，也可以安装在箱体内，应确保安装场所无滴水、腐蚀性化学气体和沉淀物质，并注意环境温度和通风散热。

为确保可靠连接，接线时应按接线图进行，同时为了防止接头处接触电阻过大而导致局部过热，也避免因接触不良而导致保护器工作不正常，线头应采用合适大小的U形冷压头压接后，再插入保护器相应端子上并将螺钉拧紧压实。

保护器内部带有交流电，严禁非专业人士擅自打开产品外壳。保护器在使用期间，若被保护线路发生短路或过载故障而被限流保护时，保护器仍处于带电状态，不允许随意碰触用电线路的金属部分。待检查线路，并排除故障后，长按保护器的复位按键约2秒钟，使保护器恢复正常运行时。

当保护器因超温而发生限流保护时，则可能是因为负载电流过大，环境温度过高或通风散热不良等原因导致，可通过加强通风等措施，等保护器温度降下来后，再长按复位键，使保护器复位，恢复正常运行。

7.结语

在充电桩火灾预警系统的研究中，我们深入探讨了基于人工智能的应用前景以及系统的性能提升方法。尽管目前基于AI技术的火灾预警系统已经取得了显著进展，但我们也意识到在实际应用中仍存在挑战和改进空间。为了更好地保障人们的生命财产安全，我们需要继续深入研究，不断优化预警系统的准确性、时效性和可靠性。期待未来的努力能够为充电桩火灾预警系统的发展提供更加坚实的基础，从而为电动汽车的安全使用提供更可靠的保障。

参考文献

黎承.建筑内建设电动汽车充电设施火灾风险分析及对策[J].中国公共安全(学术版),2020,(01):73-75.

山东东平投放智能电动车充电桩防控火灾安全隐患[J].消防界(电子版),2018,4(14):2.

[3]付沛松.新能源汽车充电桩火灾处置技战术研究[J].水上安全,2023,(15):127-129.

[4]颜少卿.电动汽车充电桩现场安全问题的探究[J].低碳世界,2021,11(08):243-244.

[5]张然.电动汽车充电桩安全管理研究[J].交通节能与环保,2020,16(01):10-13.

[6]肖金凤.沈阳科技学院.基于AI的充电桩火灾预警系统的应用展望.

[7]安科瑞企业微电网设计与应用手册.2022.05版.

审核编辑 黄宇