高层建筑电气火灾隐患智能识别技术与预警系统开发

一、引言

随着城市化进程的加速，高层建筑数量不断增多。由于高层建筑功能复杂、电气设备密集、用电负荷大，电气火灾已成为威胁高层建筑安全的主要隐患之一。一旦发生电气火灾，火势蔓延迅速，人员疏散困难，往往会造成严重的人员伤亡和财产损失。传统的电气火灾隐患排查主要依靠人工巡检，效率低、主观性强，难以发现潜在隐患，且无法实现实时监测与预警。因此，研究高层建筑电气火灾隐患智能识别技术，开发高效的预警系统，对保障高层建筑安全运行具有重要意义。

二、高层建筑电气火灾隐患分析

2.1 电气火灾隐患类型

高层建筑电气火灾隐患主要包括电气线路故障、用电设备异常和电气系统设计缺陷等。电气线路故障表现为线路老化、绝缘破损、接触不良等，容易引发漏电、短路，产生电火花或高温，进而引燃周围可燃物 。用电设备异常如设备长期过载运行、散热不良，会导致设备过热，引发火灾。此外，电气系统设计不合理，如线路容量不足、保护装置配置不当，也会增加电气火灾发生的风险。

2.2 火灾隐患成因

造成高层建筑电气火灾隐患的原因是多方面的。一方面，随着建筑使用年限的增加，电气线路和设备逐渐老化，性能下降，而日常维护保养不到位，未能及时发现和更换存在问题的电气部件 。另一方面，用户安全用电意识淡薄，违规使用大功率电器、私拉乱接电线等行为，导致电气线路过载。同时，部分高层建筑在电气系统设计和施工过程中，未严格遵守相关规范标准，埋下了火灾隐患。

三、电气火灾隐患智能识别技术研究

3.1 传感器技术应用

传感器是获取电气火灾隐患信息的关键设备。在高层建筑电气系统中，部署温度传感器、电流传感器、电压传感器和漏电传感器等 。温度传感器采用光纤测温传感器或无线测温传感器，可实时监测电气线路接头、开关触点等关键部位的温度，及时发现温度异常升高情况；电流传感器和电压传感器用于监测线路电流和电压，判断是否存在过载、短路等问题；漏电传感器则能检测线路的漏电电流，当漏电电流超过设定阈值时，发出报警信号。

3.2 大数据分析技术

利用大数据分析技术对传感器采集的海量数据进行处理和分析。通过建立数据清洗、特征提取和异常检测模型，挖掘数据中的潜在规律 。例如，对电气线路的温度、电流、电压等数据进行时间序列分析，判断数据的变化趋势，识别异常波动。同时，结合历史数据和行业标准，建立电气火灾隐患评估模型，对电气系统的安全状态进行综合评估。

3.3 深度学习算法应用

引入深度学习算法提高电气火灾隐患识别的准确性和智能化水平。采用卷积神经网络（CNN）对电气设备的红外热像图进行分析，识别设备表面的温度分布异常，判断设备是否存在过热隐患 。利用长短期记忆网络（LSTM）对电气参数的时间序列数据进行处理，学习数据的长期依赖关系，实现对电气线路故障的预测。通过大量的样本数据训练深度学习模型，使其具备自动识别电气火灾隐患的能力。

四、高层建筑电气火灾隐患预警系统开发

4.1 系统架构设计

预警系统采用 B/S（浏览器 / 服务器）架构，由数据采集层、网络传输层、数据处理层和应用展示层组成 。数据采集层通过各类传感器实时采集电气系统运行数据；网络传输层利用物联网、5G 等通信技术，将采集的数据安全、快速地传输至服务器；数据处理层对接收的数据进行存储、分析和处理，运用智能识别技术判断是否存在火灾隐患；应用展示层通过Web 界面或移动终端，向管理人员展示电气系统运行状态、隐患识别结果

和预警信息。

4.2 系统功能设计

4.2.1 实时监测功能

系统能够实时监测高层建筑电气系统的各项参数，包括线路温度、电流、电压、漏电电流等，并以图表、曲线等形式直观展示数据变化情况，方便管理人员实时掌握电气系统运行状态 。

4.2.2 智能分析功能

基于智能识别技术和大数据分析算法，系统对采集的数据进行深度分析，自动识别电气火灾隐患，并分析隐患产生的原因和可能造成的危害 。同时，对电气系统的安全状况进行评估，为管理人员提供决策依据。

4.2.3 分级预警功能

根据隐患的严重程度，系统将预警信息分为一般预警、严重预警和紧急预警三个等级 。当检测到隐患时，系统通过声光报警、短信通知、APP推送等多种方式及时发出预警信息，提醒管理人员采取相应的措施进行处理。

4.2.4 历史数据查询与统计功能

系统对采集的历史数据进行存储，管理人员可通过查询功能获取任意时间段内的电气系统运行数据和隐患信息 。同时，系统具备数据统计分析功能，可生成各类统计报表，如隐患类型统计报表、隐患发生频率统计报表等，帮助管理人员了解电气火灾隐患的分布和发展趋势。

4.3 系统实现技术

系统开发采用 Java 语言和 Spring Boot 框架构建后端服务，利用Vue.js 框架开发前端界面 。数据库选用 MySQL 存储电气系统运行数据和系统管理数据，采用 Redis 缓存技术提高数据访问效率。在通信技术方面，运用 MQTT 协议实现传感器数据的高效传输，确保数据的实时性和稳定性。

五、系统测试与结果分析

5.1 测试方案设计

在某高层建筑电气系统中部署开发的预警系统，进行为期一个月的实际测试。测试过程中，模拟多种电气火灾隐患场景，如人为设置线路过载、短路，制造线路接触不良等情况，同时记录系统的识别和预警情况 。

5.2 测试结果分析

测试结果表明，该预警系统能够准确识别 95% 以上的电气火灾隐患，预警准确率达到 92% 。在模拟线路过载场景时，系统平均在过载发生后30 秒内发出预警；对于线路短路隐患，系统能够在短路瞬间检测到异常并及时预警。通过实际测试验证了系统的有效性和可靠性，为高层建筑电气火灾防控提供了有力保障。

六、结论

本论文成功研究了高层建筑电气火灾隐患智能识别技术，并开发了相应的预警系统。通过融合传感器技术、大数据分析和深度学习算法，实现了对电气火灾隐患的智能识别；基于 B/S 架构设计的预警系统，具备实时监测、智能分析、分级预警等功能，经实际测试取得了良好的效果。未来可进一步优化智能识别算法，提高系统的稳定性和适应性，同时拓展系统功能，实现与消防联动系统的集成，提升高层建筑电气火灾应急处理能力。

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