CN103830866A - 一种电控柜火情检测预防控制系统及其控制方法 - Google Patents

一种电控柜火情检测预防控制系统及其控制方法 Download PDF

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张立磊
赵金东
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YANTAI CHINON ELECTRONIC TECHNOLOGY CO., LTD.
Zhong Qiushuang
Zou Shengbin
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Abstract

本发明涉及一种电控柜火情检测预防控制系统,包括设于所述电控柜柜体内的数据采集装置、灭火装置及主控装置;所述数据采集装置,用于实时采集电控柜内各检测节点的检测数据并传送给主控装置;所述灭火装置接受所述主控装置发出的控制信号,对出现火情预警的区域进行火情控制处理;所述灭火控制模块根据CPU核心模块的指令给所述灭火装置发出控制信号。本发明还提出一种基于上述系统的控制方法,包括下列步骤:将实时采集的CO及烟雾浓度传送给CPU核心模块;通过预检数据过滤模型处理,得到特征提取值;如果达到火情预警标准则发出预警或启动所述灭火装置。本发明能对电控柜类小空间实现实时检测,将火情消灭在萌芽状态,而且降低了火灾预警误报率。

Description

一种电控柜火情检测预防控制系统及其控制方法
技术领域
本发明涉及消防技术领域,尤其涉及一种电控柜火情检测预防控制系统及其控制方法。 
背景技术
随着现代科技的飞速发展,电控柜已成为自动化系统的重要组成部分,诸如高低压开关柜、PT柜、通信机柜、控制柜、电动汽车充电柜、风力发电控制仓等等,这类小空间电气功能箱体应用越来越多。功能越来越完备,系统关联程度越来越高,一次很小的火灾都将会造成非常严重的后果及重大的经济损失。比如近年来由于电器短路等引发的建筑物火灾就频频发生。据统计,在众多的火灾事故中由于电气故障引起的火灾就占一半以上,而这些电气故障其中的90%均由小空间电气箱体内着火引起。因此,研究电控柜内部消防系统具有极其重要的意义。 
对于电器消防,传统的处理方式是在变配电房或通信机房内安装消防设备,或是在机柜外挂消防容器负责柜内消防。这些传统处理方式存在如下缺陷:一是由于机房内运行设备大都是配电柜、网络机柜、以及电缆隧道或桥架等,火灾的源头大部分存在于这些相对密闭的局部空间内,现有的消防措施根本无法对密闭的空间实时监控和自动灭火,也就无法控制火灾的源头。当柜内火灾发生时机房里的视频监控不能及时发现,只有当火情扩大到一定程度时才能启动消防系统,这时机房设备已经造成了严重的损失;二是一旦启动消防系统,喷洒的灭火剂会污染机房内其他设备,后续清理非常繁琐;三是由于柜体内为封闭或半封闭空间,在其中实施消防监控不容易人工观察,完全依靠装置判断,因此最大限度的降低误报率至关重要;另外是采用机柜外挂消防容器的方式破坏了柜体结构,且多数机柜因为位置原因无法安装。 
所以,研究一套结构小巧,能够方便整体安装在电控柜等小空间内部,既能监测火情又能即时消防,而且能确保预警或灭火准确的解决方案,显得尤为重要。 
发明内容
本发明针对上述现有技术存在的不足,提供一种电控柜火情检测预防控制系统。其能对类似电控柜等小空间实施火情监控,并能将火情消灭在萌芽状态。 
本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种电控柜火情检测预防控制系统,其特征在于,包括设于所述电控柜柜体内的数据采集装置、灭火装置及主控装置; 
所述数据采集装置,用于实时采集所述电控柜内的各检测节点的温度、CO(一氧化碳)浓度及烟雾浓度并传送给主控装置;所述检测节点即为设置在一个独立封闭空间的某个参数测量点。
所述灭火装置接受所述主控装置发出的控制信号,对出现火情预警的区域进行火情控制处理; 
所述主控装置包括CPU核心模块、数据采集模块、报警模块、灭火控制模块及通讯传输模块,所述CPU核心模块通过数据采集模块接收所述数据采集装置发送来的实时检测数据并处理;所述灭火控制模块根据所述CPU核心模块的指令给所述灭火装置发出控制信号。
本发明的有益效果是:一是相比于现有技术的电气消防系统都针对大空间的电气设备,本发明能及时发现电控柜内的火源,并控制灭火装置进行喷射,起到主动预防控制作用,进而避免了在火灾蔓延后再灭火对设备设施造成的破坏性损害。二是安装方便,不影响原有设备的工作。通过本发明可以实现机柜火灾事故的早期诊断、自动识别、火情预处置、智能化监控和管理。系统能够可靠发现火情,并作出灭火或者降温的处置动作,及时控制火情,有效降低火灾事故扩散的几率,把火灾消灭在萌芽状态,最大程度保护电气系统。同理,本发明可以应用在各种类似的封闭电控领域。 
在上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。 
进一步,所述灭火装置包括组装为一体的气溶胶发生器、冷却装置及反馈元件,所述气溶胶发生器中装填有S型气溶剂。 
采用上述进一步方案的有益效果是,S型灭火适用于扑灭相对封闭空间的A、B类火灾以及电气电缆初起火灾。适用于变(配)电间、发电机房、电缆夹层、电缆井、电缆沟、电子计算机房、通讯房等场所的火灾。采用S型气溶胶灭火,灭火速度快,不受火源位置影响;灭火装置运行储存于常压状态无须敷设管网,简便易行,安装维修简单;可组合安装;无毒害,无腐蚀;不损耗大气臭氧层。 
进一步,所述通讯传输模块包括Zibee通讯模块、GPRS通讯模块、485通讯模块、CAN接口模块及因特网接口模块。 
采用上述进一步方案的有益效果是,具备多种数据传输模式,方便与监控中心联网控制。 
进一步,所述数据采集装置包括温度、烟雾浓度及CO浓度传感器。 
采用上述进一步方案的有益效果是,利用烟雾浓度及CO浓度参数与温度参数综合判断火情,使控制处置更准确。 
进一步,还包括设置在多个开关触点上的无线温度传感器,在所述主控装置内设有与所述无线温度传感器相对应的无线接收装置。所述开关触点包括控制柜内安装的刀开关触点、接触器触点等。 
采用上述进一步方案的有益效果是,本系统对控制柜内的检测是以烟雾浓度及CO浓度为主,温度为辅,但开关类大电流触点会产生局部高温,这个局部高温依赖设在控制柜其它部位,如与所述烟雾及CO浓度一体设置在顶部的温度传感器则不容易及时发现,因此采用在这些局部位置设置无线温度传感器,既便于安装,又能及时发现火情隐患。 
进一步,还包括GIS监控中心,所述监控中心接收有所述主控装置传输来的数据,该数据包括报警信息、灭火处理信息,并将该数据实时动态GIS展示。 
采用上述进一步方案的有益效果是,利用监控中心便于收集各个设备机柜的火情监控参数,并实现远程监控。与现有技术的组网方式不同,现有监控系统在断网情况下,无法实现单体设备自动运行。本系统断网时,可以单体设备自动运行,有效保障系统可靠性。 
本发明还提供一种基于以上所述电控柜火情检测预防控制系统的控制方法,包括预先制定并储存在所述CPU核心模块中的预检数据过滤模型、阈值比较模型及横向数据比较模型,具体包括下列步骤: 
A、数据采集装置通过所述数据采集模块将实时采集的温度、CO浓度及烟雾浓度传送给CPU核心模块;
B、      CPU核心模块收集各个传感器的数据信息后,通过所示预检数据过滤模型处理,得到本次采样数据的特征提取值;
C、  将由步骤B得到的特征提取值通过所述阈值比较模型处理,如果未超出阈值,则执行步骤A;
D、    如果超出预设阈值,则继续通过所述横向数据比较模型处理,判断是否为环境因素影响,如果是则执行步骤A;如果不是环境因素影响,则发出报警或启动灭火装置指令。
在上述技术方案的基础上,本方法还可以做如下改进。 
进一步,所述预检数据过滤模型,包括利用本检测节点的以往监测数据,建立纵向历史数据队列;用本检测节点本次实时采集的数据和前后各四个点的数据通过加窗函数的最小二乘法拟合得到本次采样数据的特征提取值; 
进一步,所述横向数据比较模型是利用其它检测节点在同一时间点检测到的同类采样数据经中值滤波后与本检测节点的本次采样数据的特征提取值进行比较,以排出环境因素影响。所述其它检测节点包括所述电控柜内的同类传感器参数或设于同一控制室的不同电控柜内的同类传感器参数。
进一步,所述阈值比较模型包括对温度、CO浓度及烟雾浓度分别设定一、二、三、四共四级预警阈值,将所述特征提取值与该类参数相对应的预警阈值进行比较,当超过预警阈值时,按相应的级别分别发出一级预警、二级预警、三级预警及启动灭火装置指令。 
进一步,当经过判断所述特征提取值超过所述四级预警参数时,再判断是否能持续一个设定时间,如果在该设定时间内所述特征提取值又低于所述四级预警参数时,则不启动灭火装置。 
本发明控制方法的有意效果:能对类似电控柜这样的小空间火情实现准确及时的监控和处理;通过上述控制方法最大限度的控制误报和误动作,组合判断火情,保证判断可靠性。 
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图; 
图2为本发明的主控装置构成结构示意图;
图3为本发明的应用系统示意图;
图4为本发明的系统控制流程示意图;
图5为本发明的阈值比较模型控制流程示意图;
图6为实施方式举例报纸燃烧的CO浓度测量值和特征提取值示意图;
图7为实施方式举例吸烟时的CO浓度测量值和特征提取值示意图。  
图1到图5中,100、主控装置;101、数据采集模块;102、灭火控制模块;103、电源模块;104、报警模块;105、CPU核心模块;106、通讯传输模块;200、数据采集装置;300、灭火装置。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。 
如图1到图3所示,一种电控柜火情检测预防控制系统,包括设于所述电控柜柜体内的数据采集装置200、灭火装置300及主控装置100; 
所述数据采集装置200,用于实时采集所述电控柜内各检测节点的温度、CO浓度及烟雾浓度并传送给主控装置100;所述个检测节点即某参数的测量点或传感器设置点,在同一控制柜内也可以设置多个温度或气体传感器。
所述灭火装置300接受所述主控装置100发出的控制信号,对出现火情预警的区域进行火情控制处理; 
所述主控装置100包括CPU核心模块105、数据采集模块101、报警模块104、灭火控制模块102及通讯传输模块106,所述CPU核心模块105通过数据采集模块101接收所述数据采集装置200发送来的实时检测数据并处理;所述灭火控制模块102根据所述CPU核心模块的指令给所述灭火装置300发出控制信号,还包括电源模块103。
所述灭火装置300包括组装为一体的气溶胶发生器、冷却装置及反馈元件,所述气溶胶发生器中装填有S型气溶剂。 
所述通讯传输模块106包括Zibee通讯模块、GPRS(通讯模块、485通讯模块、CAN接口模块及因特网接口模块。 
所述数据采集装置200包括温度、烟雾浓度及CO浓度传感器。 
还包括设置在多个开关触点上的无线温度传感器,在所述主控装置内设有与所述无线温度传感器相对应的无线接收装置。 
还包括GIS监控中心,所述监控中心接收由所述主控装置100传输来的数据,该数据包括报警信息、灭火处理信息,并将该数据实时动态GIS展示。      在图3中,表示有X个控制柜分别设有本发明的火情检测系统,其通过因特网连接到了监控中心。 
如图 1到图5所示,本发明还提供一种基于以上所述电控柜火情检测预防控制系统的控制方法,包括预先制定并储存在所述CPU核心模块中的预检数据过滤模型、阈值比较模型及横向数据比较模型,具体包括下列步骤: 
A、数据采集装置200通过所述数据采集模块101将实时采集的温度、CO浓度及烟雾浓度传送给CPU核心模块100;
B、      CPU核心模块100收集各个传感器的数据信息后,通过所示预检数据过滤模型处理,得到本次采样数据的特征提取值;
C、  将由步骤B得到的特征提取值通过所述阈值比较模型处理,如果未超出阈值,则执行步骤A;
D、  如果超出预设阈值,则继续通过所述横向数据比较模型处理,判断是否为环境因素影响,如果是则执行步骤A;如果不是环境因素影响,则发出报警或启动灭火装置指令。
所述预检数据过滤模型,包括利用本检测节点的以往监测数据,建立纵向历史数据队列;用本检测节点本次实时采集的数据和前后各四个点的数据通过加窗函数的最小二乘法拟合得到本次采样数据的特征提取值; 
所述横向数据比较模型是利用其它检测节点在同一时间点检测到的同类采样数据经中值滤波后与本检测节点的本次采样数据的特征提取值进行比较,以排出环境因素影响。
所述阈值比较模型包括对温度、CO浓度及烟雾浓度分别设定一、二、三、四共四级预警阈值,将所述特征提取值与该类参数相对应的预警阈值进行比较,当超过预警阈值时,按相应的级别分别发出一级预警、二级预警、三级预警及启动灭火装置指令。 
当经过判断所述特征提取值超过所述第四级预警参数时,再判断该特征提取值是否能保持超限持续一个设定时间,如果在该设定时间内所述特征提取值又低于所述第四级预警参数时,则不启动灭火装置。 
如图5所示,为本发明的阈值比较模型控制流程示意图。对于某个实时参数将提取特征值与该类参数预设的各级预警阈值比较,系统发出不同级别的报警信号。 
对于三个参数温度、CO浓度及烟雾浓度,系统也可以设定不同的逻辑运算方式,决定预警选择。这里采用CO浓度为优先考虑,及其超出阈值,可单独决定预警;当CO浓度及烟雾浓度均超出预警阈值时,也预警,而由于温度参数相对于CO浓度及烟雾浓度参数反应滞后,则作为CO浓度及烟雾浓度的辅助因素考虑。但对于直接检测大功率开关上的温度检测点,则另外考据。 
为了对上述控制方法便于理解,再对所述预检数据过滤模型的形成或所述特征提取值的推导做详细阐述,以下以CO浓度参数为例。 
众所周知,火情火灾的发生现象是一个复杂的非平稳动态过程,火灾的发生既有反应自身的过程特征性,又存在由于周围环境不同、仪器设备不同等状况而引起的随机性。由于其非平稳性,在不同探测环境下,干扰非常多,且在火灾发生的动态变化过程中,很容易受到随机因素的影响。因此有必要将测得的气体浓度数据进行过程特征提取,剔除数据中的随机成分,得到能表征实际数据的过程特征信息,即本次采样的特征提取值。所述特征提取值,可以认为是假想存在一个真正的实际数据曲线的一个点。 
采用的算法:用每个时刻采集到的数据和前后各四个点的数据通过加窗函数的最小二乘法拟合而成,能克服了瞬态干扰的影响;我们将火情的特征信息用任一时刻的CO浓度、浓度变化速度以及浓度变化的加速度来表示。  
首先利用数学泰勒公式作为分析的基础:
Figure 728675DEST_PATH_IMAGE001
          (1)
上式中
Figure 551138DEST_PATH_IMAGE002
认为是传感器采集过来的CO浓度数据(本次测量值),
Figure 755854DEST_PATH_IMAGE003
为特征提取值,
Figure 954754DEST_PATH_IMAGE004
为浓度变化速度,浓度变化加速度,
Figure 56145DEST_PATH_IMAGE006
为误差项。
误差往往与环境、设备及测量方法有关,当误差很小的时候,可得到用特征值来估计测量值的表达式(由于上式中高次项误差项可以被忽略,使得等式(2)右边的三项加起来得到的测量值与等式(1)右边的各项加起来得到的测量值不同,我们将等式(2)的左边项称为等式(1)的左边项的估计值。也就是说当假设特征提取值
Figure 685840DEST_PATH_IMAGE003
存在,
Figure 360535DEST_PATH_IMAGE004
Figure 883921DEST_PATH_IMAGE005
也可以相应求得的前提下,我们仅通过等式(2)右边的三项来估计出传感器的测量值。最后通过的均方最小化,其实也就是误差的最小化来求得我们所需的特征提取值
Figure 929292DEST_PATH_IMAGE003
) 
Figure 204415DEST_PATH_IMAGE008
        (2)
由于计算机只能处理离散数字信号,对于离散信号来说,可将上述表达式对应的表示为
Figure 785569DEST_PATH_IMAGE009
    (3)
其中为测量值的估计值,
Figure 849657DEST_PATH_IMAGE011
Figure 866155DEST_PATH_IMAGE012
Figure 814999DEST_PATH_IMAGE013
分别为表征火情特征的CO的浓度的特征提取值
Figure 586646DEST_PATH_IMAGE014
,CO的浓度变化速度数值
Figure 474968DEST_PATH_IMAGE015
和CO的浓度变化加速度
Figure 357473DEST_PATH_IMAGE016
,k表示距离当前采样点的距离,令
Figure 647640DEST_PATH_IMAGE017
Figure 590188DEST_PATH_IMAGE018
,其中
Figure 965806DEST_PATH_IMAGE019
表示数值为测量值的估计值与测量值的真实值之间的误差。 
同时为了减小较远数值对当前时刻的数值影响,我们采用加汉明窗
Figure 822641DEST_PATH_IMAGE020
进行处理,
Figure 295211DEST_PATH_IMAGE021
为K能取得的最大值。在此基础上,得到最小均方误差函数的代价函数为: 
Figure 346343DEST_PATH_IMAGE022
                          (4)
将对系数求导,即最小化上述代价函数,可得到火情特征量的表达式为
                                     (5)
其中
Figure 433565DEST_PATH_IMAGE024
Figure 432745DEST_PATH_IMAGE025
对测量数据
Figure 156244DEST_PATH_IMAGE026
中的任何一个数据作估计时,取出该数据的前面
Figure 506454DEST_PATH_IMAGE027
个和后面个范围内的数据用以平滑,随着数据窗沿时间轴移动,便可提取出火灾早期的过程特征信息:即表征气体的浓度趋势特征、浓度变化率和速度变化率。
如图 6所示,图6为报纸燃烧时的CO浓度测量值和特征提取值示意图。其反映的是在选取窗长度为9的基础上,即拟合曲线上的每个点是由该点本身及前后的各4个点的测量值来确定时,报纸燃烧的测量值和拟合曲线的对比图,从图可以明显看出,拟合的曲线在很大程度上消除了测量数值的随机性。让火灾的趋势一目了然,更加显著。 
如图7所示,为吸烟时的CO浓度测量值和特征提取值示意图。其反映的是非火灾情况下,吸烟的测量值和拟合曲线的对比图。对于非火灾的燃烧来说,拟合曲线虽然起到了平滑的作用,但它并不会改变其特征气体变化杂乱无章的本性。根据这些过程特征信息,在火灾的阴燃期进行识别,对火灾进行判断是可行的。 
应用在火灾的探测过程中,随着传感器不断采集CO浓度数据,数据窗不断向前移动,火情特征信息的数值也不断变化,这样就能始终包含火灾早期的过程信息。 
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (10)

1.一种电控柜火情检测预防控制系统,其特征在于,包括设于所述电控柜柜体内的数据采集装置、灭火装置及主控装置;
所述数据采集装置,用于实时采集所述电控柜内的各检测节点的温度、CO浓度及烟雾浓度并传送给主控装置;
所述灭火装置接受所述主控装置发出的控制信号,对出现火情预警的区域进行火情控制处理;
所述主控装置包括CPU核心模块、数据采集模块、报警模块、灭火控制模块及通讯传输模块,所述CPU核心模块通过数据采集模块接收所述数据采集装置发送来的实时检测数据并处理;所述灭火控制模块根据所述CPU核心模块的指令给所述灭火装置发出控制信号。
2.根据权利要求1所述的电控柜火情检测预防控制系统,其特征在于,所述灭火装置包括组装为一体的气溶胶发生器、冷却装置及反馈元件,所述气溶胶发生器中装填有S型气溶剂。
3.根据权利要求1所述的电控柜火情检测预防控制系统,其特征在于,所述通讯传输模块包括Zibee通讯模块、GPRS通讯模块、485通讯模块、CAN接口模块及因特网接口模块。
4.根据权利要求1所述的电控柜火情检测预防控制系统,其特征在于,所述数据采集装置包括温度、烟雾浓度及CO浓度传感器。
5.根据权利要求4所述的电控柜火情检测预防控制系统,其特征在于,还包括设置在多个开关触点上的无线温度传感器,在所述主控装置内设有与所述无线温度传感器相对应的无线接收装置。
6.根据权利要求1至5任一项所述的电控柜火情检测预防控制系统,其特征在于,还包括GIS监控中心,所述监控中心接收所述主控装置传输来的数据,该数据包括报警信息、灭火处理信息,并将该数据实时动态GIS展示。
7.一种基于权利要求1至6任一项所述电控柜火情检测预防控制系统的控制方法,包括预先制定并储存在所述CPU核心模块中的预检数据过滤模型、阈值比较模型及横向数据比较模型,具体包括下列步骤:
数据采集装置通过所述数据采集模块将实时采集的温度、CO浓度及烟雾浓度传送给CPU核心模块;
CPU核心模块收集各个传感器的数据信息后,通过所示预检数据过滤模型处理,得到本次采样数据的特征提取值;
将由步骤B得到的特征提取值通过所述阈值比较模型处理,如果未超出阈值,则执行步骤A;
如果超出预设阈值,则继续通过所述横向数据比较模型处理,判断是否为环境因素影响,如果是则执行步骤A;如果不是环境因素影响,则发出报警或启动灭火装置指令。
8.根据权利要求7所述的电控柜火情检测预防控制方法,其特征在于:所述预检数据过滤模型,包括利用本检测节点的以往监测数据,建立纵向历史数据队列;用本检测节点本次实时采集的数据和前后各四个点的数据通过加窗函数的最小二乘法拟合得到本次采样数据的特征提取值;
所述横向数据比较模型是利用其它检测节点在同一时间点检测到的同类采样数据经中值滤波后与本检测节点的本次采样数据的特征提取值进行比较,以排出环境因素影响。
9.根据权利要求8所述的电控柜火情检测预防控制方法,其特征在于,所述阈值比较模型包括对温度、CO浓度及烟雾浓度分别设定一、二、三、四共四级预警阈值,将所述特征提取值与该类参数相对应的预警阈值进行比较,当超过预警阈值时,按相应的级别分别发出一级预警、二级预警、三级预警及启动灭火装置指令。
10.根据权利要求9所述的电控柜火情检测预防控制方法,其特征在于,当经过判断所述特征提取值超过所述四级预警参数时,再判断是否能持续一个设定时间,如果在该设定时间内所述特征提取值又低于所述四级预警参数时,则不启动灭火装置。
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