電力系統智慧消防關(guān)鍵技術(shù)研究

引言

電力系統變電站等生產(chǎn)場(chǎng)所大多地處偏僻且無(wú)人值守，輸變配電氣設備的特性使火情無(wú)法提前預估，而現場(chǎng)的消防設施獨立分散，各成孤島，火情監控不完善，消防感知的形勢嚴峻。對電力系統進(jìn)行消防維保檢查，工作量大且專(zhuān)業(yè)性比較強，電力系統對業(yè)務(wù)委托單位的消防監督難以到位，使得消防設施容易“帶病上崗”；現場(chǎng)火情處置方式較為被動(dòng)，尚未實(shí)現精益化管理。如何從日常消防感知到火情應急處置全方位提升電力系統的消防安全管控水平，已經(jīng)成為亟待解決的問(wèn)題^[1-3]。

1   問(wèn)題分析

1.1 消防設施實(shí)時(shí)監測問(wèn)題分析

傳統消設施不具備遠程監控能力，需要每月派人檢查。一旦消防預警設備發(fā)生故障、控制柜出現誤動(dòng)作、消防管網(wǎng)過(guò)壓漏壓、高壓氣瓶滅火劑發(fā)生泄露等，均無(wú)法及時(shí)監測到，存在時(shí)間上和管理上監管不到位，不能實(shí)現點(diǎn)對點(diǎn)管理。

1.2 現場(chǎng)火情全面探測問(wèn)題分析

1）目前變電站在用的消防報警裝置主要集中在傳統的火災煙霧探測器、手動(dòng)觸發(fā)報警等前端硬件設備。設備長(cháng)時(shí)間運行后，開(kāi)始逐漸出現設備老化，導致消防報警裝置的故障頻率及誤報率逐年提高，使得變電站隊火災的預警能力逐步降低，對變電站的火災預警作用無(wú)法起到滿(mǎn)意的效果。

2）現有的監控設備一般是固定布置，對每塊區域的監控強度不一樣且不可調節，容易造成火情漏報。

3）現有的安防監控視頻以從原來(lái)的“看的見(jiàn)”到現在“看的清”逐漸要往“看的懂”發(fā)展，需要消防與安防的技術(shù)融合，增加安防視頻針對消防事件識別的能力。

1.3 消防信息安全共享問(wèn)題分析

1）電力系統內，消防終端設備直連后臺服務(wù)器，數據傳輸過(guò)程中容易外泄和被非法攻擊。

2）電力系統外，與政府消防部門(mén)的信息交流渠道未完全打通，存在數據孤島、數據壁壘問(wèn)題，數據共享機制不完善。

2   解決思路

2.1 消防設施實(shí)時(shí)監測解決思路

為了解決傳統消防設施缺少監測，無(wú)法實(shí)時(shí)獲知消防設施狀態(tài)的情形，可設法研制諸如滅火器類(lèi)的高壓氣瓶的壓力監測、實(shí)時(shí)測量滅火劑的壓力，并根據測量值判斷消防設施是否可靠和進(jìn)行相關(guān)的報警或者動(dòng)作。

2.2 現場(chǎng)火情全面探測解決思路

1）為了解決現有技術(shù)的監控設備監控范圍過(guò)小，對每塊區域的監控強度不一樣且不可調節，容易造成漏

報火情的技術(shù)問(wèn)題，可設法研制一種基于臨時(shí)消防監控裝置，該臨時(shí)消防監控裝置具備監控范圍大，可遠程控制，可自動(dòng)調節某塊區域內的監控強度等特點(diǎn)。

2）基于現有安防視頻監控，增加圖像火災監測功能，研究智能AI（Artificial Intelligence，人工智能）分析聯(lián)動(dòng)的技術(shù)，研發(fā)一種前端基于視頻分析的消防事件AI 圖像分析裝置，實(shí)現消防事件( 煙霧識別、火焰識別、消控室值班、消防通道占用、周界入侵) 預警、安消聯(lián)動(dòng)一體化功能，提升視頻監控實(shí)戰應用的能力，實(shí)現智能化火災實(shí)時(shí)監測和預警確認推送功能。

2.3 現場(chǎng)火情全面探測解決思路

為了解決電力系統內消防數據傳輸安全性問(wèn)題，可提供一種利用物聯(lián)設備進(jìn)行變電站遠程消防監控的方法，保障數據傳輸的安全性。

3   關(guān)鍵技術(shù)

3.1 LoRa技術(shù)

LoRa（Long Range Radio，遠距離無(wú)線(xiàn)電）技術(shù)是一種能夠做到傳輸距離長(cháng)、信息傳輸量大、傳輸功率損耗低的無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)。各點(diǎn)直接與網(wǎng)關(guān)中心進(jìn)行傳輸，節省了傳輸時(shí)間，提升了傳輸的準確性，能夠實(shí)現與網(wǎng)關(guān)中心點(diǎn)實(shí)現快速連接，具有網(wǎng)絡(luò )結構簡(jiǎn)單、傳輸低延時(shí)等優(yōu)點(diǎn)。

1）技術(shù)原理

擴頻調制是一種基于高頻寬的通信方式，傳輸信息所用的帶寬遠遠小于信號占用的帶寬。其大致的流程如下：信號首先通過(guò)調制解調器將其由模擬信號轉化為數字信號，擴頻碼發(fā)生器在接收到數字信號將去進(jìn)行擴頻，即對信號的頻譜按照擴頻碼序列進(jìn)行展寬，展寬后的信號將會(huì )進(jìn)入載頻調制環(huán)節，信號通過(guò)載頻調制后由天線(xiàn)將信號發(fā)送出去。信息接收端通過(guò)天線(xiàn)等設備對射頻信號進(jìn)行捕獲，射頻發(fā)生器會(huì )將捕獲到的射頻信號調至為中頻信號，最后對中頻信號進(jìn)行解調，從而對發(fā)出的原始信息進(jìn)行還原輸出。

香農定理對信息傳輸速率、帶寬以及信道信噪比之間的關(guān)系進(jìn)行了細致的闡述，并由此推出香農公式：

式中：C 是信息傳輸速率；W 是帶寬；S 是有用信號功率；N 是噪聲功率，S /N 稱(chēng)為信道信噪比。從公式中可以看出，在信息容量一定時(shí)，信號帶寬與信道信噪比之間呈現的是反比的關(guān)系，如果想降低信噪比，提升通信質(zhì)量，可以采用提高信號帶寬的方式。

2）LoRa 與其他無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)對比

無(wú)線(xiàn)通信在現代社會(huì )的應用越來(lái)越普遍，現代社會(huì )已經(jīng)越來(lái)越離不開(kāi)無(wú)線(xiàn)通信，無(wú)線(xiàn)通信之間也存在較大的不同，不同的通信方式在距離、速率和功耗等方面都存在著(zhù)較大的差距，本文對LoRa 與其他無(wú)線(xiàn)通信的技術(shù)特性進(jìn)行了總結對比，如表1 所示。

表1 無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的特性對比

從表中可以看出，LoRa 技術(shù)通信距離為50 km，支持傳感控制和加密，頻段在137~100 500 MHz 之間，通信速率在300 kbps。相較于其他通信技術(shù)具有傳輸距離遠、低功耗等優(yōu)點(diǎn)，但是傳輸速率相對較低，適用于智慧生活、數據監測等對傳輸速率要求不高的地方。

3.2 智能滅火器壓力表

1）技術(shù)原理

智能滅火器壓力表給傳統滅火器增加了壓力實(shí)時(shí)在線(xiàn)監測功能，可將數據傳輸至消防管控平臺，一旦壓力異?？蓪?shí)現自動(dòng)告警。解決了傳統干粉滅火器壓力過(guò)壓或欠壓卻無(wú)法及時(shí)發(fā)現的問(wèn)題。

如圖1 所示：壓力表內部由2 個(gè)主要部件組成：“壓力傳感器模塊”、“物聯(lián)網(wǎng)傳輸模塊”?！皦毫鞲衅髂K”采集干粉滅火器實(shí)時(shí)壓力值，并將壓力值提供給“物聯(lián)網(wǎng)傳輸模塊”，模塊將實(shí)時(shí)壓力值數據，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線(xiàn)Lora 協(xié)議，由物聯(lián)邊緣代理網(wǎng)關(guān)SEB 設備接收，再經(jīng)由SEB 與SBN（物聯(lián)業(yè)務(wù)節點(diǎn)）搭建的安全網(wǎng)絡(luò )通道傳輸到消防管控平臺。

圖1 智能滅火器壓力表技術(shù)原理圖

2）技術(shù)方案

如圖2 所示，智能滅火器壓力表持續性監測滅火器的壓力，實(shí)現PC、APP 遠程監控與異常報警，杜絕滅火器超期服役、銹蝕損壞無(wú)人知、使用后不及時(shí)更換等問(wèn)題。時(shí)刻監測、采集壓力數據，每24 小時(shí)可上報3次心跳數據至管理平臺，既能及時(shí)反饋滅火器狀態(tài)，又能接入大數據池做智能分析運算，為消防預警提供參考依據。除了監測滅火器壓力數據，監測器還能對自身狀態(tài)進(jìn)行檢查，電池電量過(guò)低、信號異常、連線(xiàn)異常等都可以通過(guò)PC、APP 向管理人員發(fā)出提醒，以便安排及時(shí)處理。每個(gè)監測器有獨立ID（身份標識），PC、APP 可對每個(gè)滅火器的具體部署位置進(jìn)行精準定位，可在滅火器出現異常時(shí)第一時(shí)間鎖定具體位置，大大提高巡檢及維修效率。

圖2 智能滅火器壓力表

3.3 消防事件AI圖像分析

1）技術(shù)方案

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，視頻成為傳播和內容需求的主力， 每天都會(huì )產(chǎn)生數萬(wàn)小時(shí)的視頻內容， 對視頻內容的審核和分析給安全管理帶來(lái)了巨大的壓力，現提出一種基于視頻分析的智能AI 分析聯(lián)動(dòng)技術(shù)方案，此系統結合了人工智能和多光譜融合技術(shù)，具備煙霧分析、火焰分析、消控室人員值班分析、消防通道占用分析、周界入侵分析的消防事件分析預警等功能，實(shí)現安消一體火災探測并能及時(shí)預警、報警，且具有空間內火焰精準定位、24 小時(shí)人員值守監督等功能。利用建筑內已有的視頻監控系統，使用消防事件AI 圖像分析裝置進(jìn)行實(shí)時(shí)監測，提升了變電站消防火災報警能力。

（1）研究基于A(yíng)I 視頻的煙火復合識別算法模型

基于A(yíng)I 視頻技術(shù)的圖像煙火復合識別是以深度學(xué)習模型中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )Faster——RCNN 模型為基礎，在Faster——RCNN 模型上進(jìn)行算法改進(jìn)。采用TensorFlow深度學(xué)習應用框架，加載了自有數據集(10W+) 訓練的火災（煙霧，火焰）識別深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，利用煙火的能量、形狀、運動(dòng)特性進(jìn)行煙火目標快速識別，可以對視頻源多幀圖像采用端到端的煙火目標判別輸出。

（2）研究基于A(yíng)I 視頻分析安消一體化技術(shù)

通過(guò)現場(chǎng)監控攝像機接入消防事件AI 圖像分析裝置，實(shí)現基于安防視頻監控的消防事件分析預警，利用智慧消防平臺實(shí)現可視化報警處置。消防事件AI 圖像分析裝置，具有強大的運算能力和深度學(xué)習功能，可實(shí)現煙霧和火焰快速甄別和報警，大幅提升火災監測能力；同時(shí)針對消防控制室值班、消防通道占用、周界入侵等違規安全現象進(jìn)行智能監管。例如可以基于變電站控制室的監控攝像機傳達的實(shí)時(shí)視頻信息，對控制室的人員情況進(jìn)行AI 視頻分析，當消控室內的人員離崗一定時(shí)間時(shí)，系統會(huì )針對控制室長(cháng)時(shí)間無(wú)人值守信息觸發(fā)報警，從而對值班人員進(jìn)行管理，保證變電站的全天候監控。對于消防通道占用和周界入侵，可建立監控區域數據模型并進(jìn)行實(shí)時(shí)監測，當消防通道占用和周界入侵時(shí)，系統會(huì )自動(dòng)發(fā)出報警提醒，保障消防通道暢通和周界無(wú)入侵。

4   結語(yǔ)

文中對電力系統智慧消防系統關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，主要體現在：無(wú)線(xiàn)通信方面采用可以遠距離傳輸的LoRa 技術(shù)，在傳統滅火器增加了壓力實(shí)時(shí)在線(xiàn)監測功能，可將數據傳輸至消防管控平臺，一旦壓力異?？蓪?shí)現自動(dòng)告警，同時(shí)又對基于于視頻分析的智能AI 分析技術(shù)進(jìn)行研究。為智慧消防系統提供技術(shù)支撐，消防巡檢時(shí)間由3 小時(shí)縮短至5 分鐘。實(shí)現設施異常預警、診斷、反饋2 分鐘內完成，數據準確率高達99.5%。提升了變電站消防能力。

目前已授權發(fā)明專(zhuān)利2 項，分別為：1）一種電力系統智慧消防管控系統ZL201911264184.1；2）一種基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的變電站的智能滅火控制方法ZL201910637539.0。

參考文獻：

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[3] 嚴薇,宋豪,董梁,等.變電站的智慧消防系統分析[J].集成電路應用,2021,38(08):80-81.

（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年9月期）