摘要:為了及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)防充電樁火災(zāi),基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)備受關(guān)注。本文針對該問題展開研究,通過綜述充電樁火災(zāi)的發(fā)生原因、現(xiàn)有火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)以及基于人工智能的預(yù)警系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀,探討了如何提高預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和時效性,并結(jié)合實際充電樁場景進行了系統(tǒng)性能的評估。本文旨在通過對基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用研究,探討系統(tǒng)的性能改進和實際應(yīng)用情況,為提高充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性提供參考和建議。
0.引言
隨著全球范圍內(nèi)對環(huán)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(shè)施也得到了迅速發(fā)展。然而,隨之而來的充電樁火災(zāi)事件給人們的生命財產(chǎn)安全帶來了嚴(yán)重威脅,嚴(yán)重影響了電動汽車的推廣和使用。因此,開發(fā)一種高效可靠的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)顯得尤為重要。傳統(tǒng)的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)往往依賴于固定的傳感器和簡單的規(guī)則判斷,其預(yù)警準(zhǔn)確性和時效性難以保障。而基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)則具有更高的智能化和靈活性,能夠通過對數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和分析,實現(xiàn)對火災(zāi)跡象的實時監(jiān)測和預(yù)警。因此,基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)成為了當(dāng)前研究的熱點之一。
1.充電樁火災(zāi)與火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)綜述
1.1充電樁火災(zāi)發(fā)生原因
充電樁火災(zāi)的發(fā)生原因多種多樣,需要全面考慮充電設(shè)備、電動汽車電池以及環(huán)境因素等多個方面因素。首先,充電設(shè)備可能存在故障,例如電路短路、電線老化等,這些故障會導(dǎo)致電流過大或不穩(wěn)定,從而增加火災(zāi)的風(fēng)險。其次,電動汽車電池在充電過程中容易產(chǎn)生高溫,若溫度過高或者電池本身存在缺陷,可能引發(fā)火災(zāi)。此外,環(huán)境因素如溫度過高、通風(fēng)不良等也會增加火災(zāi)的發(fā)生可能性。綜上所述,充電樁火災(zāi)的發(fā)生是由多個因素相互作用導(dǎo)致的,需要綜合考慮并采取有效的預(yù)防措施。
1.2基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)
傳統(tǒng)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)通常依賴于傳感器監(jiān)測火焰或煙霧等物理指標(biāo),然而在充電樁環(huán)境中,這些系統(tǒng)可能面臨一些局限性。例如,由于充電樁的特殊性質(zhì),傳感器的檢測靈敏度可能不足,導(dǎo)致火災(zāi)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(yè)粉塵等,容易導(dǎo)致誤報率升高,降低了系統(tǒng)的可靠性和實用性?;?/span>于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)則采用了深度學(xué)習(xí)和圖像識別技術(shù),克服了傳統(tǒng)系統(tǒng)的這些缺陷。該系統(tǒng)通過安裝攝像頭或其他傳感器設(shè)備在充電樁周圍進行實時監(jiān)測,捕獲環(huán)境中的圖像數(shù)據(jù),并通過深度學(xué)習(xí)算法進行處理和分析。這種系統(tǒng)能夠識別火災(zāi)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(fā)出警報,及時采取應(yīng)急措施,降低火災(zāi)發(fā)生的可能性?;?/span>于AI的系統(tǒng)相比傳統(tǒng)系統(tǒng)具有更高的準(zhǔn)確性和靈敏度。通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化,系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同環(huán)境下的火災(zāi)預(yù)警需求,減少誤報率,提高了預(yù)警的可靠性和實用性。綜上所述,基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)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(huán)境的安全。
2.基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀
目前,基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)正在迅速發(fā)展,并在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這些系統(tǒng)利用AI算法和傳感器技術(shù),能夠?qū)崟r監(jiān)測環(huán)境參數(shù)和火災(zāi)風(fēng)險因素,及時識別火災(zāi)隱患,并采取相應(yīng)的預(yù)警和應(yīng)急措施,以程度地減少火災(zāi)造成的損失。在建筑物和工廠等封閉空間中,AI火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)可以通過分析監(jiān)控攝像頭的圖像和視頻數(shù)據(jù),檢測煙霧、火焰等火災(zāi)跡象,以及監(jiān)測溫度、氣體濃度等環(huán)境參數(shù),實現(xiàn)火災(zāi)的早期發(fā)現(xiàn)和預(yù)警。一些系統(tǒng)還可以結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法,通過歷史數(shù)據(jù)和模式識別,提高火災(zāi)預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。在野外和森林等開放空間中,AI火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)利用無人機、衛(wèi)星等遙感技術(shù),對火災(zāi)的發(fā)展情況進行實時監(jiān)測和分析,提供火勢擴散預(yù)測和風(fēng)險評估,為消防人員和應(yīng)急管理部門提供決策支持,指導(dǎo)火災(zāi)撲救和應(yīng)急處置工作。此外,隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的發(fā)展,越來越多的傳感器設(shè)備和監(jiān)控設(shè)備被應(yīng)用于火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中,實現(xiàn)了設(shè)備之間的互聯(lián)互通,提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和靈活性。同時,人工智能算法的不斷創(chuàng)新和優(yōu)化,也使得火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在火災(zāi)檢測、預(yù)測和響應(yīng)方面取得了更加和可靠的效果。綜上所述,基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在技術(shù)水平和應(yīng)用范圍上都呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢,為提高火災(zāi)防范和應(yīng)急管理水平,保障人民生命財產(chǎn)安全發(fā)揮了重要作用。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的不斷拓展,相信火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將會在未來發(fā)揮更加重要的作用,為社會安全和可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻。
3.基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)性能改進
3.1提高火災(zāi)預(yù)警準(zhǔn)確性與時效性
首先,引入圖像識別技術(shù)。通過在充電樁周圍安裝攝像頭,結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法,系統(tǒng)可以實時監(jiān)測充電樁及其周圍環(huán)境,識別火災(zāi)跡象,例如煙霧或火焰。這種實時的圖像識別技術(shù)可以大大提高預(yù)警的準(zhǔn)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(shù)。除了攝像頭外,還可以結(jié)合其他傳感器,如煙霧傳感器、溫度傳感器等,共同監(jiān)測充電樁的狀態(tài)。通過融合多種傳感器的數(shù)據(jù),可以更全面地了解充電樁的情況,提高火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確性。另外,利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。將系統(tǒng)收集到的大量數(shù)據(jù)進行分析和挖掘,可以發(fā)現(xiàn)火災(zāi)發(fā)生的規(guī)律和趨勢,進而提前預(yù)警。通過對歷史數(shù)據(jù)的分析,可以建立火災(zāi)預(yù)警的模型,提高預(yù)警的時效性。這些措施的綜合應(yīng)用將有助于提高火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的性能,減少火災(zāi)風(fēng)險,保障充電樁及周邊環(huán)境的安全。
3.2降低誤報率與系統(tǒng)漏報率
為了降低火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的誤報率和系統(tǒng)漏報率,引入智能決策機制是至關(guān)重要的。通過引入專家系統(tǒng)或強化學(xué)習(xí)算法,系統(tǒng)可以根據(jù)實時環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗做出更加智能的預(yù)警決策,從而減少誤報率和系統(tǒng)漏報率。這意味著系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地識別火災(zāi)跡象,同時避免不必要的警報。其次,優(yōu)化閾值設(shè)定也是減少誤報和漏報的關(guān)鍵。根據(jù)實際情況對預(yù)警觸發(fā)閾值進行優(yōu)化調(diào)整,避免因參數(shù)設(shè)置不當(dāng)而導(dǎo)致的誤報或漏報情況。通過對閾值的精細(xì)調(diào)整,可以使系統(tǒng)更加靈敏地響應(yīng)火災(zāi)跡象,同時減少誤報率。加強對傳感器數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和過濾處理,排除因傳感器故障或環(huán)境干擾導(dǎo)致的誤報信號,確保預(yù)警信號的可靠性。通過對數(shù)據(jù)的驗證和過濾,可以提高系統(tǒng)對真實火災(zāi)情況的識別能力,減少誤報和漏報的發(fā)生。
4.基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在實際充電樁場景中的應(yīng)用
4.1充電樁停車場應(yīng)用
在充電樁停車場,充電樁的集中部署使其成為火災(zāi)風(fēng)險較高的區(qū)域之一。為了有效防范火災(zāi)隱患,基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)得以廣泛應(yīng)用。這一系統(tǒng)通過在停車場內(nèi)部設(shè)置攝像頭和傳感器,實現(xiàn)對充電樁及其周圍環(huán)境的實時監(jiān)測。一旦系統(tǒng)探測到火災(zāi)跡象,例如煙霧或火焰,將立即觸發(fā)預(yù)警機制。預(yù)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(guān)人員能夠及時收到通知并采取應(yīng)急措施。這一智能系統(tǒng)的運用,不僅大程度地減少了火災(zāi)可能帶來的損失,還有效保障了充電樁設(shè)備和使用者的安全。因此,基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)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(yè)的發(fā)展和用戶安全提供了可靠保障。
4.2商業(yè)綜合體應(yīng)用
在商業(yè)綜合體內(nèi)部的充電樁通常為大量車輛提供充電服務(wù),因此火災(zāi)風(fēng)險相對較高。為了有效地防范火災(zāi)隱患,基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)成為一種可行的解決方案。這一系統(tǒng)可以在商業(yè)綜合體內(nèi)部部署,通過實時監(jiān)測充電樁及其周圍環(huán)境,及時發(fā)現(xiàn)火災(zāi)跡象。通過與商業(yè)綜合體的安保系統(tǒng)和消防系統(tǒng)進行無縫對接,火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)可以實現(xiàn)智能聯(lián)動,提高火災(zāi)處置效率和響應(yīng)速度。這種智能系統(tǒng)的運用不僅能夠大程度地減少火災(zāi)可能帶來的損失,還能夠提高商業(yè)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(zāi)預(yù)警系統(tǒng)為提升火災(zāi)防范水平和保障商業(yè)綜合體的安全提供了可靠保障。
4.3充電樁運營管理應(yīng)用
充電樁的運營管理是確保其正常運行的重要環(huán)節(jié),而火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在其中扮演著關(guān)鍵的角色。基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)與充電樁運營管理平臺的集成,為充電樁的安全管理提供支持。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測充電樁的狀態(tài)和周圍環(huán)境,通過與管理平臺無縫連接,實現(xiàn)對充電樁的遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。一旦系統(tǒng)探測到火災(zāi)風(fēng)險,將及時向充電樁運營人員發(fā)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(yuǎn)程關(guān)閉受影響的充電樁或調(diào)度消防隊伍到達(dá)現(xiàn)場進行處置,從而大限度地減少火災(zāi)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(zāi)預(yù)警系統(tǒng)與充電樁運營管理平臺的結(jié)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(yīng)對潛在的火災(zāi)風(fēng)險,確保充電樁設(shè)備的穩(wěn)定運行和用戶的安全。
4.4智慧城市應(yīng)用
智慧城市的發(fā)展離不開技術(shù)的支撐,而基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)正是其中的一項關(guān)鍵技術(shù)。這一系統(tǒng)不僅可以在城市建設(shè)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(qū)域廣泛部署火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng),我們可以實現(xiàn)對于充電樁火災(zāi)等特定事件的實時監(jiān)測和預(yù)警。這項技術(shù)的核心在于其能夠迅速識別火災(zāi)跡象,并及時發(fā)出警報,從而提高火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)的效率。這一系統(tǒng)與城市管理指揮調(diào)度系統(tǒng)相連接,實現(xiàn)了信息的共享和智能處置。當(dāng)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)出警報時,城市管理可以立即獲得相關(guān)信息,并迅速做出響應(yīng)。這種信息的快速傳遞和智能處置,大大提高了城市應(yīng)對火災(zāi)事件的能力,有效減少了火災(zāi)帶來的損失。同時,這也為城市居民提供了更安全的生活環(huán)境,增強了城市的整體安全感。因此,基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)不僅可以有效預(yù)防火災(zāi)事件的發(fā)生,還能提高城市的應(yīng)急響應(yīng)能力,為城市的安全和穩(wěn)定做出了重要貢獻。
5.應(yīng)用研究的局限性與未來展望
5.1局限性
首先,當(dāng)前基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在充電樁場景中的實際應(yīng)用還處于起步階段,系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性有待進一步驗證。在復(fù)雜多變的室內(nèi)外環(huán)境中,系統(tǒng)可能受到光線、溫度、濕度等因素的影響,導(dǎo)致預(yù)警準(zhǔn)確性不高或誤報率較高的問題。其次,火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)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(qū)來說可能難以承擔(dān)。此外,系統(tǒng)的實時監(jiān)測需要大量的傳感器和攝像頭,對硬件設(shè)施的要求也較高,這會增加系統(tǒng)的建設(shè)和運營成本。此外,火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的智能化程度還有待提升。當(dāng)前的系統(tǒng)主要依賴于AI算法對火災(zāi)跡象的識別和預(yù)警,但對于一些復(fù)雜情況下的火災(zāi)預(yù)警,系統(tǒng)可能存在局限性,需要結(jié)合更多的傳感器數(shù)據(jù)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(zāi)預(yù)警系統(tǒng)有望在以下幾個方面取得進一步發(fā)展和改進:首先,隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和進步,火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的算法和模型將更加智能化和化,能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境,并提高預(yù)警的準(zhǔn)確性和時效性。其次,隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的發(fā)展,火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將實現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)共享和處理能力,實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的融合分析,提高系統(tǒng)的整體性能和穩(wěn)定性。此外,未來火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)還有望與智能消防系統(tǒng)、安防系統(tǒng)等智能化設(shè)備進行深度融合,實現(xiàn)更高效的火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)和聯(lián)動控制,為充電樁及其周圍環(huán)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(yīng)用
6.1限流式保護器的設(shè)計
電氣防火限流式保護器可有效克服傳統(tǒng)斷路器、空氣開關(guān)和監(jiān)控設(shè)備存在的短路電流大、切斷短路電流時間長、短路時產(chǎn)生的電弧火花大,以及使用壽命短等當(dāng)弊端,發(fā)生短路故障時,能以微秒級速度快速限制短路電流以實現(xiàn)滅弧保護,從而能顯著減少電氣火災(zāi)事故,保障使用場所人員和財產(chǎn)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(tài)開關(guān),不同于傳統(tǒng)家用的空氣開關(guān)(微斷)。我們知道,傳統(tǒng)空氣開關(guān)的斷開是一種機械運動過程,分?jǐn)鄷r間需要幾十毫秒(一般30~50ms),帶負(fù)載斷開時通常伴隨有電弧的產(chǎn)生。而固態(tài)開關(guān)的斷開則是依靠半導(dǎo)體內(nèi)部的載流子運動實現(xiàn),分?jǐn)鄷r間微秒級,速度快,無電弧產(chǎn)生。
如圖11所示,當(dāng)發(fā)生短路故障時,傳統(tǒng)空氣開關(guān)在電流升至C點時才能動作,且無法瞬時切斷電流,而固態(tài)開關(guān)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(guān)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(tǒng)空氣開關(guān)與固態(tài)開關(guān)在短路時所釋放的能量差別可以達(dá)到數(shù)千倍之多。因此當(dāng)裝配限流式保護器的回路發(fā)生短路故障時,就可以避免電弧的產(chǎn)生,從而有效降低了電氣火災(zāi)。
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(yīng)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(fā)生短路故障時,能在150微秒內(nèi)實現(xiàn)快速限流保護;
B)過載保護功能,線路持續(xù)過載時,保護器限流保護;
C)表內(nèi)超溫保護功能,保護器內(nèi)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(shè));
E)電纜溫度監(jiān)測功能,被測線纜溫度超過報警設(shè)定值時,保護器告警或限流保護(可設(shè));
F)漏電流監(jiān)測功能,線路漏電超過報警設(shè)定值時,保護器告警或限流保護(可設(shè));
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(shù)據(jù)發(fā)送到安科瑞Acrel-6000安全云平臺,或三方監(jiān)控軟件或平臺,從而實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。
6.3ASCP200-1技術(shù)參數(shù)
項目 | 指標(biāo) | |
輸入電壓 | AC85~265V,45~65HZ | |
功耗 | 功耗≤5VA(無負(fù)載情況下) | |
額定電流 | 0~63A可設(shè)置 | |
短路保護時間 | <150μs | |
過載保護 | 動作范圍:110%~140%;動作延時:3~60s | |
過壓保護 | 動作范圍:100%~120%;動作延時:0~60s | |
欠壓保護 | 動作范圍:60%~100%;動作延時:0~60s | |
線纜溫度監(jiān)測 | 監(jiān)測范圍 | -20~120℃(精度±2℃) |
報警設(shè)置 | 動作范圍:45~110℃;動作延時:0~60s | |
漏電流監(jiān)測 | 監(jiān)測范圍 | 20~1000mA(精度:±2%或±5mA) |
報警設(shè)置 | 動作范圍:30~1000mA;動作延時:0~60s | |
故障記錄 | 20條記錄(故障類型、故障值、故障時間) | |
報警方式 | 聲光報警(其中聲音可以通過消音按鍵消除) | |
通訊 | 1路RS485接口,Modbus-RTU協(xié)議;1路2G無線通訊 | |
安裝使 用環(huán)境 | 工作場所 | 無雨雪直接侵襲、無腐蝕性氣體、粉塵,無劇烈震動的場所 |
工作環(huán)境溫度 | -10~+55℃ | |
相對濕度 | 空氣的相對濕度不超過95% | |
海拔高度 | ≤2000m |
6.4應(yīng)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(guān)下端,額定電流值根據(jù)入戶開關(guān)的具體規(guī)格進行設(shè)置,典型應(yīng)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(jiān)測用電線路電流,當(dāng)線路發(fā)生短路故障時,能在150微秒內(nèi)實現(xiàn)快速限流保護,并發(fā)出聲光報警信號。
B)過載保護功能。當(dāng)被保護線路的電流過載且過載持續(xù)時間超過動作時間(3~60秒可設(shè))時,保護器啟動限流保護,并發(fā)出聲光報警信號。
C)表內(nèi)超溫保護功能。當(dāng)保護器內(nèi)部器件工作溫度過高時,保護器實施超溫限流保護,并發(fā)出聲光報警信號。
D)過欠壓保護功能。當(dāng)保護器檢測到線路電壓欠壓或過壓時,保護器發(fā)出聲光報警信號,可預(yù)先設(shè)置是否啟動限流保護。
E)配電線纜溫度監(jiān)測功能。當(dāng)被監(jiān)測線纜溫度超過報警設(shè)定值時,保護器發(fā)出聲光報警信號,可預(yù)先設(shè)置是否啟動限流保護。
F)斷相保護功能。當(dāng)保護器檢測到線路斷相時,保護器發(fā)出聲光報警信號,啟動限流保護。
G)漏電流監(jiān)測功能。當(dāng)被監(jiān)測的線路漏電超過報警設(shè)定值時,保護器發(fā)出聲光報警信號,可預(yù)先設(shè)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(shù)據(jù)發(fā)送到后臺監(jiān)控系統(tǒng),實現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控。監(jiān)控后臺可以是安科瑞Acrel-6000/B電氣火災(zāi)監(jiān)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(jiān)控軟件或平臺。
6.6ASCP300技術(shù)參數(shù)
項目 | 指標(biāo) | |||
ASCP300-80B | ASCP300-100B | ASCP300-125B | ||
輸入電壓 | AC380V±10%,45~65Hz | |||
功耗 | ≤30VA(無負(fù)載情況下) | |||
額定電流 | 0~80A可設(shè)置 | 0~100A可設(shè)置 | 0~125A可設(shè)置 | |
短路保護時間 | <150μs | |||
過載保護 | 動作范圍:120%動作延時:3~60s | |||
過壓保護 | 動作范圍:100%~120%;動作延時:0~60s | |||
欠壓保護 | 動作范圍:60%~100%;動作延時:0~60s | |||
線纜溫度監(jiān)測 | 監(jiān)測范圍 | -20~140℃(精度:±4%或者±2℃) | ||
報警設(shè)置 | 動作范圍:45~110℃;動作延時:0~60s | |||
漏電流監(jiān)測 | 監(jiān)測范圍 | 20~1000mA(精度:±2%或±5mA) | ||
報警設(shè)置 | 動作范圍:20~1000mA;動作延時:0~60s | |||
故障記錄 | 20條記錄(故障類型、故障值、故障時間) | |||
報警方式 | 聲光報警(其中聲音可以通過消音按鍵消除) | |||
通訊 | 1路RS485接口,Modbus-RTU協(xié)議 | |||
安裝 使用 環(huán)境 | 工作場所 | 無雨雪直接侵襲、無腐蝕性氣體、粉塵,無劇烈震動的場所 | ||
工作溫度 | -10~+55℃ | |||
相對濕度 | 5~95%,不凝露 | |||
海拔高度 | ≤2000m |
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(shè)定的額定電流應(yīng)該與其前一級的斷路器的額定電流保持一致。例如,當(dāng)限流式保護器輸入端斷路器的額定電流為32A時,應(yīng)將限流式保護器的額定電流設(shè)置為32A。為保障限流式保護器的正常使用,嚴(yán)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(nèi),應(yīng)確保安裝場所無滴水、腐蝕性化學(xué)氣體和沉淀物質(zhì),并注意環(huán)境溫度和通風(fēng)散熱。
為確保可靠連接,接線時應(yīng)按接線圖進行,同時為了防止接頭處接觸電阻過大而導(dǎo)致局部過熱,也避免因接觸不良而導(dǎo)致保護器工作不正常,線頭應(yīng)采用合適大小的U形冷壓頭壓接后,再插入保護器相應(yīng)端子上并將螺釘擰緊壓實。
保護器內(nèi)部帶有交流電,嚴(yán)禁非專業(yè)人士擅自打開產(chǎn)品外殼。保護器在使用期間,若被保護線路發(fā)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(tài),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(fù)位按鍵約2秒鐘,使保護器恢復(fù)正常運行時。
當(dāng)保護器因超溫而發(fā)生限流保護時,則可能是因為負(fù)載電流過大,環(huán)境溫度過高或通風(fēng)散熱不良等原因?qū)е?,可通過加強通風(fēng)等措施,等保護器溫度降下來后,再長按復(fù)位鍵,使保護器復(fù)位,恢復(fù)正常運行。
7.結(jié)語
在充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的研究中,我們深入探討了基于人工智能的應(yīng)用前景以及系統(tǒng)的性能提升方法。盡管目前基于AI技術(shù)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)已經(jīng)取得了顯著進展,但我們也意識到在實際應(yīng)用中仍存在挑戰(zhàn)和改進空間。為了更好地保障人們的生命財產(chǎn)安全,我們需要繼續(xù)深入研究,不斷優(yōu)化預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、時效性和可靠性。期待未來的努力能夠為充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展提供更加堅實的基礎(chǔ),從而為電動汽車的安全使用提供更可靠的保障。
參考文獻
. 黎承.建筑內(nèi)建設(shè)電動汽車充電設(shè)施火災(zāi)風(fēng)險分析及對策[J].中國公共安全(學(xué)術(shù)版),2020,(01):73-75.
. 山東東平投放智能電動車充電樁防控火災(zāi)安全隱患[J].消防界(電子版),2018,4(14):2.
[3]付沛松.新能源汽車充電樁火災(zāi)處置技戰(zhàn)術(shù)研究[J].水上安全,2023,(15):127-129.
[4]顏少卿.電動汽車充電樁現(xiàn)場安全問題的探究[J].低碳世界,2021,11(08):243-244.
[5]張然.電動汽車充電樁安全管理研究[J].交通節(jié)能與環(huán)保,2020,16(01):10-13.
[6]肖金鳳.沈陽科技學(xué)院.基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用展望.
[7]安科瑞企業(yè)微電網(wǎng)設(shè)計與應(yīng)用手冊.2022.05版.
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