新能源场站火灾早期预警系统优化研究

引言

新能源产业快速发展推动光伏、风电场站规模化建设，但设备长期暴露于复杂环境，火灾风险更高。传统预警系统依赖单一参数监测，难以适应新能源设备火灾特征，易漏报、误报，延误处置。本文围绕新能源场站火灾早期预警系统优化，结合火灾成因与扩散规律，从感知、分析、响应等环节提出改进方案，提升预警及时性与准确性，保障场站安全运行。

1 新能源场站火灾早期预警系统现存问题

1.1 感知设备适配性不足

新能源场站设备运行复杂，现有感知设备适配性不足。光伏场站点式传感器覆盖有限，难及时发现热斑隐患；风电叶片内部损伤引发的过热和放电现象，常规传感器难以灵敏捕捉。设备工况动态变化，导致火灾风险不易早期识别[1]。

1.2 数据处理与分析能力薄弱

新能源场站火灾预警需处理多源海量数据，但当前系统在数据融合与分析上存在不足。各类传感器输出格式不一，缺乏统一标准，导致整合困难，易引发数据丢失或错误。多数系统依赖简单阈值判断，难以识别多参数间的潜在关联，易忽略早期火灾综合特征。尽管机器学习有应用潜力，但受制于样本不均衡、噪声干扰等问题，模型泛化能力弱，难准确识别复杂环境下的早期火灾特征[2]。

1.3 预警与联动机制不健全

现有新能源场站火灾预警系统在预警与联动方面存在不足。预警信息多依赖有线网络或短信传输，通信故障时易延误响应。部门职责不清，协调困难，导致应急反应迟缓，曾有风电场因沟通不畅使灭火启动延迟半小时，火势扩大。预警系统与消防设备联动不完善，火灾时喷淋、排烟响应滞后，影响应急效率与火情控制。

1.4 环境干扰导致误报率偏高

新能源场站户外复杂环境严重影响预警准确性。高温致光伏板达70^qC-80^qC 触发温度传感器误报；强风携沙尘堵塞烟雾传感器；雷电电磁脉冲干扰电气参数传感器；周边电磁辐射也引发信号失真。部分场站误报率 30%-40% ，既消耗核查资源，又易使工作人员麻痹，降低系统可靠性与实用性。

2 新能源场站火灾早期预警系统优化路径

2.1 构建多维度感知网络

新能源场站运行环境复杂，需建立涵盖温度、振动、声学、放电及环境参数的多维感知网络。光伏场站可布设分布式光纤传感器与红外热成像仪，实现光伏板温度分布的高精度、可视化监测，及时发现热斑隐患。风电设备则通过振动、声学和局部放电传感器，分别捕捉叶片、齿轮箱异常振动、异响及电气放电现象，提升早期故障识别能力。同时，全场部署环境传感器，监测风速、湿度等参数，全面采集火灾早期特征，为预警分析提供数据支撑[2]。

2.2 优化数据融合与智能分析算法

新能源场站火灾预警需处理多源海量数据，应统一传感器数据格式，提升兼容性。采用联邦学习实现分布式协同分析，保护数据隐私；结合边缘计算在本地预处理数据，降低传输延迟。智能分析方面，引入深度学习模型，如卷积神经网络提取空间特征，捕捉参数关联；长短时记忆网络分析时间序列变化，识别火灾演化规律。通过融合历史与实时数据训练模型，提升对早期火灾特征的识别能力，有效区分真实火情与环境干扰，提高预警准确性。

2.3 完善分级预警与联动响应机制

为提升应急效率，需建立分级预警与联动机制。按火灾风险程度划分预警等级，并制定相应预案。一级为高风险，需立即切断电源、疏散人员，消防部门迅速出动；二级为中风险，相关部门进入待命状态；三级为低风险，加强监测即可。预警信息应通过有线网络、短信、即时通讯、广播等多渠道推送，确保快速传达。同时，推动预警系统与消防喷淋、应急电源、通风系统等设备联动[3]，在触发预警时自动启动应对措施，如开启排烟、切换电源、启动灭火装置，实现快速协同响应，有效遏制火势发展。

2.4 提升系统抗干扰与自适应能力

针对新能源场站复杂户外环境，需增强系统抗干扰与自适应能力。选用具备抗电磁干扰、防尘防水、耐温特性且防护等级达IP67 的传感器，提升环境适应性。采用数字滤波、小波分析等技术对采集数据降噪处理，提高准确性。构建环境与设备参数动态模型，实现系统自动调整功能。例如，高温天气下依据温度关联模型提升预警阈值，避免误报；大风天气根据烟雾扩散模型调节传感器灵敏度，确保稳定运行。通过上述措施，提升系统在复杂环境中的可靠性与预警精度。

3 系统优化的实施保障与效能评估

3.1 建立全生命周期运维体系

新能源场站火灾预警系统应建立覆盖规划、建设到运行的全周期运维体系。规划设计阶段应注重设备选型的模块化与标准化，便于后期维护；安装调试时严格规范操作，确保传感器布设精准。运行期间实行高频巡检，结合智能运维系统实时监测设备状态，异常时及时预警并安排检修。同时，建立设备档案，记录全生命周期信息，为运维决策提供数据支撑[4]。

3.2 制定针对性的技术标准规范

新能源场站火灾预警系统需制定专门技术标准。感知设备应明确传感器性能指标，如红外热成像测温精度 ±0.5^cC ，振动传感器可检测微米级变化。数据处理方面，统一数据格式与传输协议，采用国际通用的 MQTT 协议进行数据传输，确保数据稳定可靠 [5]。智能算法需规范训练数据覆盖范围及验证准确率不低于 95% 。预警响应应分级设定触发条件与处置流程，一级预警须 1 分钟内推送信息，消防设备 3 分钟内启动，推动系统建设与运维标准化、规范化。

3.3 开展实地测试与迭代优化

提升系统性能需通过实地测试与持续优化。选取不同环境的新能源场站，如荒漠光伏电站、沿海风电场，模拟热斑、短路、设备故障等火灾场景，检验系统对温度、烟雾等参数的早期感知能力。借助专业设备对比验证系统数据，发现误报率高或响应延迟等问题后，及时优化算法或调整设备参数。通过多轮测试与迭代，不断增强系统在复杂环境下的适应性与预警可靠性。

结论

新能源场站火灾早期预警系统优化需结合设备特性与环境特点，通过升级感知层多参数监测设备、应用数据层智能融合算法、完善应用层分级联动机制，提升早期火情识别精准度与及时性。后续需依托全生命周期运维、标准化建设及持续迭代测试保障系统稳定运行，为场站消防安全管理提供实践参考，助力新能源产业安全可持续发展。

参考文献

[1] 李杭 . 关于易燃封闭料场极早期可视化火灾预警系统的研究 [J].消防界 ( 电子版 ),2022,8(13):48- 50.

[2] 高朝祥 . 新能源风电光伏储能系统变电站消防安全及应用管理研究 [J]. 消防界 ( 电子版 ),2024,10(24):4- 6.

[3] 蒋亚坤, 王彬筌. 新能源场站电力二次系统安全预警方法研究[J].自动化仪表 ,2024,45(04):87- 91.