电力系统智慧消防关键技术研究

引言

电力系统变电站等生产场所大多地处偏僻且无人值守，输变配电气设备的特性使火情无法提前预估，而现场的消防设施独立分散，各成孤岛，火情监控不完善，消防感知的形势严峻。对电力系统进行消防维保检查，工作量大且专业性比较强，电力系统对业务委托单位的消防监督难以到位，使得消防设施容易“带病上岗”；现场火情处置方式较为被动，尚未实现精益化管理。如何从日常消防感知到火情应急处置全方位提升电力系统的消防安全管控水平，已经成为亟待解决的问题^[1-3]。

1   问题分析

1.1 消防设施实时监测问题分析

传统消设施不具备远程监控能力，需要每月派人检查。一旦消防预警设备发生故障、控制柜出现误动作、消防管网过压漏压、高压气瓶灭火剂发生泄露等，均无法及时监测到，存在时间上和管理上监管不到位，不能实现点对点管理。

1.2 现场火情全面探测问题分析

1）目前变电站在用的消防报警装置主要集中在传统的火灾烟雾探测器、手动触发报警等前端硬件设备。设备长时间运行后，开始逐渐出现设备老化，导致消防报警装置的故障频率及误报率逐年提高，使得变电站队火灾的预警能力逐步降低，对变电站的火灾预警作用无法起到满意的效果。

2）现有的监控设备一般是固定布置，对每块区域的监控强度不一样且不可调节，容易造成火情漏报。

3）现有的安防监控视频以从原来的“看的见”到现在“看的清”逐渐要往“看的懂”发展，需要消防与安防的技术融合，增加安防视频针对消防事件识别的能力。

1.3 消防信息安全共享问题分析

1）电力系统内，消防终端设备直连后台服务器，数据传输过程中容易外泄和被非法攻击。

2）电力系统外，与政府消防部门的信息交流渠道未完全打通，存在数据孤岛、数据壁垒问题，数据共享机制不完善。

2   解决思路

2.1 消防设施实时监测解决思路

为了解决传统消防设施缺少监测，无法实时获知消防设施状态的情形，可设法研制诸如灭火器类的高压气瓶的压力监测、实时测量灭火剂的压力，并根据测量值判断消防设施是否可靠和进行相关的报警或者动作。

2.2 现场火情全面探测解决思路

1）为了解决现有技术的监控设备监控范围过小，对每块区域的监控强度不一样且不可调节，容易造成漏

报火情的技术问题，可设法研制一种基于临时消防监控装置，该临时消防监控装置具备监控范围大，可远程控制，可自动调节某块区域内的监控强度等特点。

2）基于现有安防视频监控，增加图像火灾监测功能，研究智能AI（Artificial Intelligence，人工智能）分析联动的技术，研发一种前端基于视频分析的消防事件AI 图像分析装置，实现消防事件( 烟雾识别、火焰识别、消控室值班、消防通道占用、周界入侵) 预警、安消联动一体化功能，提升视频监控实战应用的能力，实现智能化火灾实时监测和预警确认推送功能。

2.3 现场火情全面探测解决思路

为了解决电力系统内消防数据传输安全性问题，可提供一种利用物联设备进行变电站远程消防监控的方法，保障数据传输的安全性。

3   关键技术

3.1 LoRa技术

LoRa（Long Range Radio，远距离无线电）技术是一种能够做到传输距离长、信息传输量大、传输功率损耗低的无线通信技术。各点直接与网关中心进行传输，节省了传输时间，提升了传输的准确性，能够实现与网关中心点实现快速连接，具有网络结构简单、传输低延时等优点。

1）技术原理

扩频调制是一种基于高频宽的通信方式，传输信息所用的带宽远远小于信号占用的带宽。其大致的流程如下：信号首先通过调制解调器将其由模拟信号转化为数字信号，扩频码发生器在接收到数字信号将去进行扩频，即对信号的频谱按照扩频码序列进行展宽，展宽后的信号将会进入载频调制环节，信号通过载频调制后由天线将信号发送出去。信息接收端通过天线等设备对射频信号进行捕获，射频发生器会将捕获到的射频信号调至为中频信号，最后对中频信号进行解调，从而对发出的原始信息进行还原输出。

香农定理对信息传输速率、带宽以及信道信噪比之间的关系进行了细致的阐述，并由此推出香农公式：

式中：C 是信息传输速率；W 是带宽；S 是有用信号功率；N 是噪声功率，S /N 称为信道信噪比。从公式中可以看出，在信息容量一定时，信号带宽与信道信噪比之间呈现的是反比的关系，如果想降低信噪比，提升通信质量，可以采用提高信号带宽的方式。

2）LoRa 与其他无线通信技术对比

无线通信在现代社会的应用越来越普遍，现代社会已经越来越离不开无线通信，无线通信之间也存在较大的不同，不同的通信方式在距离、速率和功耗等方面都存在着较大的差距，本文对LoRa 与其他无线通信的技术特性进行了总结对比，如表1 所示。

表1 无线通信技术的特性对比

从表中可以看出，LoRa 技术通信距离为50 km，支持传感控制和加密，频段在137~100 500 MHz 之间，通信速率在300 kbps。相较于其他通信技术具有传输距离远、低功耗等优点，但是传输速率相对较低，适用于智慧生活、数据监测等对传输速率要求不高的地方。

3.2 智能灭火器压力表

1）技术原理

智能灭火器压力表给传统灭火器增加了压力实时在线监测功能，可将数据传输至消防管控平台，一旦压力异常可实现自动告警。解决了传统干粉灭火器压力过压或欠压却无法及时发现的问题。

如图1 所示：压力表内部由2 个主要部件组成：“压力传感器模块”、“物联网传输模块”。“压力传感器模块”采集干粉灭火器实时压力值，并将压力值提供给“物联网传输模块”，模块将实时压力值数据，通过物联网无线Lora 协议，由物联边缘代理网关SEB 设备接收，再经由SEB 与SBN（物联业务节点）搭建的安全网络通道传输到消防管控平台。

图1 智能灭火器压力表技术原理图

2）技术方案

如图2 所示，智能灭火器压力表持续性监测灭火器的压力，实现PC、APP 远程监控与异常报警，杜绝灭火器超期服役、锈蚀损坏无人知、使用后不及时更换等问题。时刻监测、采集压力数据，每24 小时可上报3次心跳数据至管理平台，既能及时反馈灭火器状态，又能接入大数据池做智能分析运算，为消防预警提供参考依据。除了监测灭火器压力数据，监测器还能对自身状态进行检查，电池电量过低、信号异常、连线异常等都可以通过PC、APP 向管理人员发出提醒，以便安排及时处理。每个监测器有独立ID（身份标识），PC、APP 可对每个灭火器的具体部署位置进行精准定位，可在灭火器出现异常时第一时间锁定具体位置，大大提高巡检及维修效率。

图2 智能灭火器压力表

3.3 消防事件AI图像分析

1）技术方案

在移动互联网时代，视频成为传播和内容需求的主力， 每天都会产生数万小时的视频内容， 对视频内容的审核和分析给安全管理带来了巨大的压力，现提出一种基于视频分析的智能AI 分析联动技术方案，此系统结合了人工智能和多光谱融合技术，具备烟雾分析、火焰分析、消控室人员值班分析、消防通道占用分析、周界入侵分析的消防事件分析预警等功能，实现安消一体火灾探测并能及时预警、报警，且具有空间内火焰精准定位、24 小时人员值守监督等功能。利用建筑内已有的视频监控系统，使用消防事件AI 图像分析装置进行实时监测，提升了变电站消防火灾报警能力。

（1）研究基于AI 视频的烟火复合识别算法模型

基于AI 视频技术的图像烟火复合识别是以深度学习模型中的卷积神经网络Faster——RCNN 模型为基础，在Faster——RCNN 模型上进行算法改进。采用TensorFlow深度学习应用框架，加载了自有数据集(10W+) 训练的火灾（烟雾，火焰）识别深度神经网络，利用烟火的能量、形状、运动特性进行烟火目标快速识别，可以对视频源多帧图像采用端到端的烟火目标判别输出。

（2）研究基于AI 视频分析安消一体化技术

通过现场监控摄像机接入消防事件AI 图像分析装置，实现基于安防视频监控的消防事件分析预警，利用智慧消防平台实现可视化报警处置。消防事件AI 图像分析装置，具有强大的运算能力和深度学习功能，可实现烟雾和火焰快速甄别和报警，大幅提升火灾监测能力；同时针对消防控制室值班、消防通道占用、周界入侵等违规安全现象进行智能监管。例如可以基于变电站控制室的监控摄像机传达的实时视频信息，对控制室的人员情况进行AI 视频分析，当消控室内的人员离岗一定时间时，系统会针对控制室长时间无人值守信息触发报警，从而对值班人员进行管理，保证变电站的全天候监控。对于消防通道占用和周界入侵，可建立监控区域数据模型并进行实时监测，当消防通道占用和周界入侵时，系统会自动发出报警提醒，保障消防通道畅通和周界无入侵。

4   结语

文中对电力系统智慧消防系统关键技术进行研究，主要体现在：无线通信方面采用可以远距离传输的LoRa 技术，在传统灭火器增加了压力实时在线监测功能，可将数据传输至消防管控平台，一旦压力异常可实现自动告警，同时又对基于于视频分析的智能AI 分析技术进行研究。为智慧消防系统提供技术支撑，消防巡检时间由3 小时缩短至5 分钟。实现设施异常预警、诊断、反馈2 分钟内完成，数据准确率高达99.5%。提升了变电站消防能力。

目前已授权发明专利2 项，分别为：1）一种电力系统智慧消防管控系统ZL201911264184.1；2）一种基于泛在电力物联网的变电站的智能灭火控制方法ZL201910637539.0。

参考文献：

[1] 李娟娟,胡宝,王哲,等.无人值班变电站自动消防系统仿真测试研究[J].物联网技术,2020,10(08):76-78.

[2] 黄高超.变电站主变压器消防系统现状分析及解决措施[J].通讯世界,2015,(24):229-230.

[3] 严薇,宋豪,董梁,等.变电站的智慧消防系统分析[J].集成电路应用,2021,38(08):80-81.

（本文来源于《电子产品世界》杂志2022年9月期）