基于边缘计算的电气火灾预警系统设计与实现

随着现代建筑和工业用电系统的复杂化，电气火灾的发生频率和危害程度持续上升。过载、短路、电弧及线路老化等问题往往在早期难以被察觉，一旦酿成事故，后果极为严重。传统火灾预警手段多以中心计算为核心，难以兼顾响应时效与运行稳定性，且对网络环境高度依赖，限制了其在高风险区域或边远环境中的应用。为提升电气安全的主动防护能力，亟需一种具备实时监测、本地智能判断与快速响应能力的系统解决方案。

一、电气火灾预警系统需求与边缘计算优势分析

（一）电气火灾的成因与监测关键参数

电气火灾常由导线过载、短路、漏电、电弧放电或接触电阻增大等隐患引发，通常伴随电流骤增、电压波动、温度升高和电弧信号产生等可监测现象 [1]。例如，铜芯线若载流超过额定值 30% 并持续 10 分钟，表面温度可超 75^∘C ，极易导致绝缘层老化或熔化。电弧信号多集中于 30kHz 至 500kHz ，可通过高速 ADC 和频谱分析加以识别。因此，系统需同步采集电流（RMS）、电压、温度、剩余电流与电弧特征，并以 ⩾10kHz 的采样率确保异常变化的及时捕捉。

（二）传统预警系统存在的核心问题

现有系统多依赖云端进行集中处理，存在响应延迟高、网络依赖强、边缘判断能力弱等问题。完整的数据处理流程往往耗时 3 至 10 秒，难以满足突发事故的响应需求。一旦通信中断，系统将失去监测与预警功能，尤其在老旧小区或高干扰场所易出现虚警和漏报。此外，原始数据上传增加带宽与云平台压力，限制了系统的稳定性和可扩展性。

（三）边缘计算的核心优势

边缘计算在数据源附近实现本地处理，显著降低预警延迟，通常可在 300ms 内完成判断。其分布式架构减轻了通信与云端压力，具备断网运行和自决策能力，适合对实时性要求高的场景。边缘节点还支持部署如 MobileNet、SVM 等轻量 AI 模型，实现多维特征融合与智能识别，提升预警准确率。边缘计算凭借高效、低功耗、自主性强等优势，为电气火灾监测提供了可靠支持。

（四）边缘计算在火灾监测中的适用性分析

火灾预警具有强实时、广覆盖等特征，适合采用边缘计算架构[2]。通过 I2C、SPI、RS485 等接口连接多种传感器，边缘终端如 JetsonNano、树莓派 4B 或工业主机可完成数据预处理与模型推理，仅将结果上报云端，实现本地决策与远程监管协同。通信可选用 LoRa、NB-IoT或 4G，部署灵活，抗干扰能力强，适用于变电站、老旧小区等电气环境复杂的场所。

二、系统架构与功能模块设计

（一）系统整体架构

该系统采用“感知层 - 边缘层 - 平台层”三层结构。感知层由多种电气传感器组成，包括霍尔电流传感器、热电偶、剩余电流检测模组及高频电弧识别电路，负责对电流、电压、温度、电弧特征等进行高频率实时采集。边缘层以工业网关或嵌入式计算模块为核心，负责数据滤波、异常识别与预警策略执行 [3]。平台层部署在云服务器上，通过MQTT 协议与边缘设备通信，实现远程监控、参数管理、数据存储与图形化展示。该结构既保障了现场响应的实时性，又实现了云端对大数据的归档与全局优化能力，适用于多点部署与分布式协同作业的场景。

（二）关键模块设计与实现

数据采集模块采用 ACS712/ACS758 电流传感器进行 RMS 电流检测，热电偶传感器检测导线表面温度，电弧识别采用频谱模块提取30kHz～200kHz 内能量突变信号，由 STM32F4 MCU 实现 4 路 ADC 并行采样，采样频率设置为 10kHz ，通过滤波与中值处理减少噪声干扰。边缘分析模块采用 SVM 分类算法，使用 RBF 核函数， γ 值设为 0.5，模型由云端训练后部署至本地终端，利用Python 及ONNX 实现轻量推理。模型输入包括电流方差、频谱熵、电弧频率与持续时间等特征向量，实现三类状态识别（正常、预警、严重）。预警决策模块设置分级响应机制，如电流持续超过 110% 额定值 30 秒或温度超过 85% 判为预警，电弧出现频率高于 2 次 / 秒时视为严重，系统自动触发继电器断电、声光报警并将状态通过蜂鸣器、短消息与微信 API 多通道通知用户。远程管理模块通过云端平台（ ）实现实时曲线展示、历史数据导出、设备状态监控及参数远程修改。

（三）系统软硬件实现要点

硬件方面，系统核心选用 DIN 轨道安装型工业边缘计算设备，主控模块为 RK3399 或 NXP i.MX6，运行 Linux 嵌入式系统，具备 IP65 防护等级、工业级抗干扰能力及 UPS 电池模组。通信采用双模 NB-IoT/4G模组，保障不同场景下的灵活联网能力。软件方面，边缘设备运行Python +C 混合算法，集成 NumPy 用于数值计算，数据通讯通过 MQTT协议对接云端，边缘 AI 模块采用 ONNX 模型文件加载后由本地推理引擎执行，在确保模型精度的同时控制资源开销，内存占用低于 128MB，CPU 占用率控制在 40% 以下，适配长期运行环境。

三、系统实验验证与性能分析

（一）实验环境与测试方法

实验平台构建于标准化配电柜仿真系统，包含负载调节装置、可控短路单元、可编程电弧触发器及热电测温模块。边缘计算平台选用Jetson Nano（4GB RAM），连接多组传感器节点采集多维电气数据。实验模拟包括正常运行、过载运行、电弧放电与线路过热等工况，共记录48 组测试样本，涵盖典型家庭与工业用电场景。实验对比对象为传统云端分析系统与本研究所设计的边缘系统，测试指标包括响应时间、报警准确率、误报/ 漏报率及系统稳定性。

（二）预警准确性与响应速度评估

测试结果显示，边缘系统平均响应时间为 480ms ，显著优于传统方案的 4.3 秒延迟，能更及时地应对突发电气异常。预警准确率达95.8% ，虚警率为 3.1% ，相比传统系统的 88.4% 准确率和 6.5% 虚警率，具备明显优势。在多组电弧干扰测试中，边缘模型基于频域特征提取与智能分类算法，能准确识别高频电弧事件，并通过本地规则判断有效抑制误触发，有力提升了预警的稳定性与实际可用性。

（三）系统资源与稳定性分析

边缘设备整体运行状态良好，单次模型推理耗时低于 150ms ，内存占用约112MB，CPU 利用率稳定在 30～40% 之间，远低于系统设计阈值，支持长时间高频监测任务。在 72 小时连续运行测试中，系统无宕机、死机或数据溢出现象，具备良好的稳定性。在模拟断网条件下，系统仍可独立执行数据采集、预警判断与声光响应等功能，保障关键场景下的安全防护；网络恢复后，设备自动回传并补全历史数据，确保数据连续性与完整性。

（四）系统可扩展性与工程适应性讨论

系统支持星型或链型组网结构，可灵活部署于住宅楼宇、厂房、商场等用电密集场所。边缘节点具备自组织识别与配置能力，通过远程平台可统一配置报警策略与运行参数。硬件具备高温、湿热、电磁兼容等级认证，适用于复杂电气环境，具备良好的工程落地与商业推广前景。

总结：

本文设计并实现了一种基于边缘计算的电气火灾预警系统，通过多参数实时采集、本地智能分析与分级响应机制，有效提升了预警的时效性与准确性。系统在边缘侧具备独立判断与联动控制能力，在断网场景下仍可正常运行。实验结果表明，该系统在响应速度、识别准确率及稳定性方面表现优越，适用于多种实际应用场景，具备良好的工程应用前景。

参考文献

[1] 张旭峰， 高文华， 常春波. 一种电气火灾预警系统的实现[J].太原科技大学学报 ，2024，45（05）：480-486.

[2] 侯志华 ， 刘小兵 . 基于物联网技术的新能源汽车充电桩电气火灾预警系统研究 [J]. 农业装备与车辆工程 ，2024，62（12）：75-78+97.

[3] 武秋园 . 基于机器学习的电气火灾预警系统设计研究 [D]. 太原理工大学 ，2023.001544.