AI 热成像与充电桩联动的早期火灾抑制技术研究

引言

《电动汽车充电站设计标准》中提出“充电站选址应满足消防安全的要求 [1]”确保充电桩在使用中的安全性。电动汽车作为一种环保高效的交通工具逐渐普及。为满足电动汽车充电需求，汽车充电桩的建设也在不断加速[2]。电动汽车充电桩规模化应用伴随显著的火灾安全隐患，电气故障与电池热失控构成主要风险源。本研究针对该技术空白，创新融合 AI 算法与热成像监测，开发充电桩专用闭环防控系统，旨在解决火灾响应延迟痛点，降低设备损毁率与经济损失。

1 电动汽车充电桩火灾风险概述

在电动汽车产业快速发展的同时，充电设施火灾风险已成为威胁城市公共安全的重要因素 [3]。电动汽车充电桩的运行过程伴随着显著的火灾安全隐患，其主要缘由囊括电气系统故障以及动力电池热失控两方面。在电气系统层面，大功率电流的持续传输、连接端子的松动老化或绝缘材料的性能劣化均可引发放电打火或局部过热现象，成为火灾的直接诱因。对于动力电池而言，过充、内部短路或机械损伤等异常状况极易触发剧烈的连锁放热反应，即热失控，其释放的能量足以引燃周边可燃物并导致火势迅速蔓延。例如， 3⋅22 杭州新能源车充电自燃事故，3 月 22 日凌晨（即开始充电约 4 小时后），该车辆突然发生自燃。监控视频显示，车辆前部最先出现明火并伴随浓烟，火势迅速向车身中部蔓延，车轮毂在高温作用下熔化解体，该事件造成多台相邻设备损毁及服务中断，经济损失巨大。这些频发的安全事故清晰地表明，传统的基于阈值报警或烟雾探测的滞后响应机制已难以满足充电设施安全运行的高标准要求。因此，针对充电桩运行环境及能量载体特性，开发具备早期预警能力的主动防控技术，特别是融合热成像实时监测与快速抑制手段的联动方案，对提高充电基础设施的本质安全水平、保障用户生命财产安全及公共电网稳定运行具有不可替代的紧迫性和关键作用。

2 AI 热成像与充电桩联动技术设计

2.1 系统总体架构设计

AI 热成像与充电桩联动系统的整体架构设计致力于构建一个高效闭环的火灾防控机制，该架构主要囊括四大核心组件：热成像传感器、数据处理单元、AI 分析模块以及抑制装置，各组件协同运作以实现充电桩环境下的实时监测与快速响应。热成像传感器部署于充电桩关键位置，负责捕捉高分辨率温度分布数据；数据处理单元则立即接收并开展原始热图像的去噪和增强处理工作，为后续分析提供高质量输入。AI分析模块通过应用深度学习算法来识别异常温度模式，其输出直接触发抑制装置的联动控制，抑制装置通常采用自动灭火剂喷射机制以实现紧急干预。整个流程形成严格闭环：从数据采集到风险识别再到抑制执行，全部在毫秒级内得以实现，契合电动汽车充电桩对快速响应和安全性的高标准需求。

例如，在电动汽车充电桩设计中，可以利用热成像传感器持续监控充电过程中的温度变化，捕捉电池端子局部过热信号；数据处理单元随后进行数据预处理工作，去除环境干扰后传输给 AI 模块；AI 模块实时分析热图像特征，一旦检测到火灾风险阈值突破，马上发送指令给抑制装置执行灭火动作，从而有效阻断火势蔓延路径。这种设计充分考虑了充电桩空间布局和运行特性，确保各组件无缝集成以支撑可靠闭环防控。

2.2 充电桩热成像数据采集模块

热成像数据采集模块作为系统感知层的关键环节，其设计直接决定了后续分析的有效性，该模块主要开展热成像传感器在充电桩环境下的部署工作、温度数据的获取流程以及预处理操作。在传感器部署方面，针对电动汽车充电桩的结构特性和火灾风险分布规律，热成像设备优先配置于电池组散热区域、高压接线端子排以及功率转换模块表面等关键位置。温度数据获取过程以 2Hz 的固定采样频率进行持续采集工作，同步记录环境温度及充电桩运行状态参数，为热图像提供工况背景信息支持。原始热成像数据需开展预处理工作以提高质量，首先通过中值滤波算法去处理图像噪声消除工作，抑制因电磁干扰或环境反射导致的异常像素点；其次进行非均匀性校正操作，补偿传感器自身各像元响应差异引起的测温偏差；最后结合黑体辐射参考源进行温度标定，确保测量值达到 ±1℃的工业级精度要求。在充电桩热图采集实际案例中，预处理环节极大程度消除了充电机风扇振动造成的图像模糊问题，同时通过背景温度补偿算法，有效区分了充电桩外壳自然散热与内部异常发热的信号差异。

2.3 AI 火灾预警算法开发

AI 火灾预警算法的核心在于通过特征提取、模型训练与优化三个环节，实现对充电桩热成像数据的智能分析。在特征提取阶段，算法首先开展温度梯度分布特征提取工作，计算热图像中各区域的温度变化率；同时进行热点区域形态学特征分析，例如计算过热点面积、周长及形状因子。这些特征能够有效区分充电桩正常散热与早期火灾征兆，如某案例中电池模块连接片虚接引发的星形高温区即通过形态特征被准确识别。随后，采用卷积神经网络架构进行模型训练工作，该网络包含四个卷积层和两个全连接层，输入层接收预处理后的 256×256 像素热图像。训练数据集由真实充电桩运行热图构成，涵盖正常工况、电气故障模拟及电池热失控等多类样本。优化过程重点解决误报率过高的问题，通过引入注意力机制模块增强对关键区域的聚焦能力，同时采用迁移学习策略，利用预训练模型参数加速收敛。

2.4 抑制系统联动控制机制

抑制系统联动控制机制的核心在于建立毫秒级响应的闭环执行逻辑，当 AI 分析模块输出的火灾风险指数超过预设阈值时，系统立即执行触发操作。该机制首先通过硬连线方式向充电桩主控单元发送紧急断电指令，同步激活声光报警装置；随后抑制装置的控制阀门在 200ms 内开启，将液态灭火剂通过精准布置的喷嘴喷射至火源核心区域。在充电桩案例中，联动控制特别考虑了电池仓密闭空间的特性，采用多向喷射方案覆盖电池模组间隙，例如在直流快充桩案例中设计的环形喷头阵列，确保灭火剂能够穿透电池组内部缝隙。其控制逻辑包含三级安全防护：初级响应仅触发充电中断与报警，适用于低风险预警；中级响应增加局部通风降温；高级响应则立即执行全剂量灭火剂喷射。系统通过实时监测喷射压力与温度反馈信号开展动态调节工作，若 10 秒内温度未下降至安全阈值，则自动启动备用灭火单元。这种设计使得整个抑制过程在 500ms 内得以实现闭环，极大程度上缩短了传统消防系统的响应延迟。充电桩特有的安全需求也被纳入考量，例如系统在断电后仍维持后备电源支持，确保抑制流程不受主电源中断影响，同时通过压力传感器监测管道完整性，避免因喷嘴堵塞导致的抑制失效。该机制通过硬件冗余和软件容错设计，最终实现充电桩火灾从预警到抑制的无缝衔接。

3 结语

本研究成功构建 AI 热成像与充电桩联动抑制系统，实现早期火灾识别与快速干预闭环。技术验证表明系统具备高精度检测与高效抑制特性，显著降低设备损毁风险。研究成果为充电基础设施安全防护提供可行方案，未来可拓展至储能电站等新能源设施应用场景。

参考文献

[1]《电动汽车充电站设计标准》[EB/OL].（2025- 01- 23）.

[2] 郑戌杪 . 汽车充电桩充电过程火灾风险分析与防控 [J]. 汽车知识 ,2025,25(06):254- 256.

[3] 刘春霞 . 电动汽车充电设施火灾隐患及消防监管研究 [J]. 消防界( 电子版 ),2025,11(03):137- 139.