CN111932816A - 用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法及装置 - Google Patents
用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法及装置，所述方法包括：在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；存储至火灾报警系统的历史检测数据库；根据历史检测数据构建火情异常预测模型；将实时采集的检测设备的在线检测数据输入至火情异常预测模型，得到火情异常预测结果，综合检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，从而根据火情判断结果进行报警提示。本发明通过增加多个类型的传感器和摄像头的信息输入，通过构建火情异常预测模型和多种检测数据输入后进行火情综合判断，具有防止火警系统误报警和漏报警的功能，提高了火灾报警的准确率和海上风电和海岛微电网运维效率。
Description
技术领域
本发明涉及火灾预警技术领域，尤其是涉及一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法及装置。
背景技术
海上风电作为风能利用的新阶段与新方向，相比陆上风电具有更稳定的风能资源、更可观的开发规模、更高效的发电效率、更节省的土地利用和更便利的电网接入等独特优势。海岛微电网能很好地解决海岛的供电问题，海上风电场和海岛微电网的联合开发，能够实现能源互补，提高清洁能源的比例，提高海岛微电网的可靠性，因此在世界范围内受到普遍关注。同时，对于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理问题也越来越受到重视。
现有的海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理系统，由感温、感烟等火警探头和报警主机组成。当海上风电场和海岛微电网的房间内发生火灾，感温、感烟火警探头探测到温度升高或烟雾浓度升高，则会发出去报警信号，显示在火灾报警主机上。提醒运行人员房间出现了火情。
但是，在对现有技术的研究与实践过程中，本发明的发明人发现，现有的海上风电场和海岛微电网火灾报警管理系统，经常会出现误报警和漏报警，例如没有发生火灾，但是火警报警系统出现报警，使得运行人员需要去现场核实是否出现火情或设备故障，由于海上风电场和海岛微电网离岸距离较远，且需要运行人员坐船或直升机前往，来回一趟对风电场和微电网运维公司而言，时间成本和交通成本都很高，且受限于海上的天气情况，所以火灾报警系统误报警对运维公司而言是一个急需解决的问题。或者是海上风电场和海岛微电网现场已经发生了火灾，但是火灾报警系统没有出现报警，使得火灾没有及时发现，容易造成火势扩大，由于海上升压站等海上设备造价高，工程建设成本高，一旦火势蔓延海上升压站，将会对风电场和微电网的运维公司带来巨大的损失。因此，亟需一种能够防误报警和防漏报警的海上风电场和海岛微电网火灾报警管理方法。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法及装置，能够通过构建火情异常预测模型和多种检测设备的检测数据输入后进行火情的综合判断，提高火灾报警的准确率和海上风电运维效率。
为解决上述问题，本发明的一个实施例提供了一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，至少包括如下步骤：
在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；并存储至火灾报警系统的历史检测数据库；
根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型；
将实时采集的所述检测设备的在线检测数据输入至所述火情异常预测模型，得到火情异常预测结果。
作为优选方案，所述用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，还包括：
根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示。
作为优选方案，所述用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，还包括：
根据所述火情异常预测结果，自动调整所述检测设备的扫描周期和重点扫描区域。
作为优选方案，所述用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，还包括：
所述检测设备具有自我故障检测功能，当所述检测设备检测到自身设备故障时，发出故障信号提示该检测设备已经出现故障，以使所述火灾报警系统自动排除该检测设备的在线检测数据。
作为优选方案，所述检测设备包括火警探头、摄像头、温度传感器、压力传感器和湿度传感器；其中，所述火警探头包括感烟探头和感温探头，所述摄像头包括热成像摄像头。
作为优选方案，所述根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型，具体为：
对所述历史检测数据进行预处理，生成火情异常预测模型的训练样本；
通过人工智能算法进行模型训练，构建火情异常预测模型；其中，所述人工智能算法包括神经网络算法和支持向量机算法；
根据优化算法确定所述火情异常预测模型的最优权重值组合。
作为优选方案，所述根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示，具体包括：
根据火警探头的报警情况，检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃；若是，则所述火灾报警系统发出火灾报警提示；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测温度传感器的显示温度升高速度是否异常或显示温度是否超过85℃；若是，则所述火灾报警系统发出火灾报警提示；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测压力传感器的显示压力升高速度是否异常；若是，则重新检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃，进行进一步火情判断；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测湿度传感器的显示湿度降低速度是否异常；若是，则重新检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃，进行进一步火情判断；若否，则判断房间内没有发生火灾。
本发明的一个实施例还提供了一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理装置，包括：
数据采集模块，用于在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；并存储至火灾报警系统的历史检测数据库；
模型构建模块，用于根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型；
火情预测模块，用于将实时采集的所述检测设备的在线检测数据输入至所述火情异常预测模型，得到火情异常预测结果。
本发明的一个实施例还提供了一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理的终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法。
本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法及装置，所述方法包括如下步骤：在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；并存储至火灾报警系统的历史检测数据库；根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型；将实时采集的所述检测设备的在线检测数据输入至所述火情异常预测模型，得到火情异常预测结果；根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示。
与现有技术相比，本发明在原有的火警报警系统中增加了诸多传感器和摄像头的信息输入，并根据历史检测数据构建火情异常预测模型，通过多种检测数据输入后进行综合判断，通过多个传感器的信号输入和大数据分析，从而对火灾情况进行更加全面的评估和报警，具有防止火警系统误报警和漏报警的功能，全面提高了火灾报警的准确率，使得海上风电运维效率更高，避免了火警系统误报警和漏报警，能够为运维公司节约大笔的运维费用，减少火灾的损失。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法的流程示意图；
图2为本发明第一实施例提供的一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法的实施方式的流程示意图；
图3为本发明第一实施例提供的另一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法的流程示意图；
图4为本发明第一实施例提供的防误报警的流程示意图；
图5为本发明第一实施例提供的防漏报警的流程示意图；
图6为本发明第一实施例提供的另一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法的实施方式的流程示意图；
图7为本发明第二实施例提供的一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
首先介绍本发明可以提供的应用场景，如提供一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法及装置，通过多个传感器的信号输入和大数据分析，从而对火灾情况进行更加全面的评估和报警。
本发明第一实施例：
请参阅图1-6。
如图1所示，本实施例提供了一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，至少包括如下步骤：
S101、在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；并存储至火灾报警系统的历史检测数据库；
S102、根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型；
S103、将实时采集的所述检测设备的在线检测数据输入至所述火情异常预测模型，得到火情异常预测结果。
具体的，如图2所示，本实施例首先采集各个检测设备的在线检测数据，采集完成后进行数据的降维分析处理，将火警探头、摄像头，温度传感器、压力传感器、湿度传感器等多种传感器的历史数据经过大数据的方式储存起来并存储至系统的数据库中；调用数据库中的历史检测数据进行火情异常预测模型的构建，并且通过神经网络、支持向量机等人工智能算法进行数据训练，建立一个火灾报警系统的报警模型。该模型可以根据历史经验数据来训练得到，该模型训练完成后输入实时数据可以判断房间内是否有火情异常情况发生。
在优选的实施例中，如图3所示，所述用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，还包括：
S104、根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示。
其中，在实际的运用场景中，本技术方案对步骤S104的火情判断的顺序不进行固定的限制，既可先根据火情异常预测结果再综合查看检测设备的在线检测数据进行火情的二次判断，也可以先查看检测设备的在线检测数据再根据火情异常预测结果进行综合二次判断，也可以两者同时进行。
在优选的实施例中，所述根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示，具体包括：
根据火警探头的报警情况，检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃；若是，则所述火灾报警系统发出火灾报警提示；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测温度传感器的显示温度升高速度是否异常或显示温度是否超过85℃；若是，则所述火灾报警系统发出火灾报警提示；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测压力传感器的显示压力升高速度是否异常；若是，则重新检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃，进行进一步火情判断；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测湿度传感器的显示湿度降低速度是否异常；若是，则重新检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃，进行进一步火情判断；若否，则判断房间内没有发生火灾。
具体的，如图4和图5所示，在得到模型预测的火情异常预测结果后，本实施例还进一步通过综合各个检测设备的实时检测设备进行火情的二次判断，提高本发明的火灾报警的准确率，避免发生火警系统误报警和漏报警。
具体的，本实施例还提供了一种海上风电场和海岛微电网升压站火灾报警管理系统，包括火警探头、摄像头，温度传感器、压力传感器、湿度传感器，数据交换机，服务器和显示器。每个房间的摄像头接入摄像头交换机，每个房间的温度传感器、压力传感器、湿度传感器接入温湿度压力传感器交换机、火警探头接入火警设备交换机，然后摄像头交换机、温湿度压力传感器交换机、火警设备交换机都分别接入具备放误报警和漏报警的海上风电场和海岛微电网升压站火灾报警管理系统的交换机，该交换机将汇集的数据通信到主机服务器，数据交换机连接了感温感烟火警探头，同时还连接了布置在房间内的热成像摄像头，和布置在房间墙壁或设备处的温度传感器、压力传感器、湿度传感器。可以收集房间内火警探头的报警信号，同时也还可以收集房间内热成像摄像头的图像信息，温度传感器、压力传感器、湿度传感器传输的房间内温度，湿度，压力的变化信息，服务器把升压站内所有房间的摄像头，温度传感器、压力传感器、湿度传感器，火警探头都进线统一的数据存储和数据分析，综合判断房间内的环境参数，来判断是否存在火情，或者是否适合运行人员进入。
在本实施中，不仅是火警探头可以对火灾报警，热成像摄像头的图像信息，温度传感器、压力传感器、湿度传感器传输的房间内温度，湿度，压力的变化信息也能从反映房间内发生火警的情况，火警系统主机可以通过大数据的训练和分析，通过摄像头传来的图像进行分析，通过房间内的温度湿度和压力的变化情况，判断出房间内是否有火灾发生，这样可以进一步来验证火警探头报警的信号是否正确，是否存在误报警或者漏报警的情况。
在海上风电场和海岛微电网的升压站房间内，例如在中压配电室中，在房间的顶部布置感烟探头和感温探头，同时在房间的墙壁和设备上布置温度传感器，压力传感器、湿度传感器。另外在房间的4个角落布置具有红外热成像感应功能的摄像头。
当发生火灾时，感温探头感应到温度高到一定阈值后开始报警，感烟探头感应到烟雾浓度达到一定阈值后开始报警，不过感温探头，烟雾探头都需要探测的物理量达到一定数值才会报警，不然不会报警。
同时当发生火灾时，房间内的温度会增高，压力会增大，湿度会降低。热成像摄像头也将能探测到发生火灾处的地方温度升高。这些因素都可以作为辅助判断房间内是否发生火灾的一个依据。而且如布置在房间内的温度传感器，压力传感器、湿度传感器这些设备，它能探测到的信号变化是连续的一个变化，能够时刻跟踪房间内温湿度以及压力的变化，比火警探头输出一个开关量的报警信号带有更多的信息量。带热成像功能的摄像头功能则更加直接，发生火警是可以联动转动摄像头在火灾发出处，除了用肉眼判断是否有火情，可以通过热成像的功能判断物体表面的温度，从而判断是否处于温度异常的情况。物体表面温度绝对值高于85°度以上，可以视为温度异常。
由于以往的火警系统、摄像头、温湿度压力传感器往往是孤立的数据，分别进入各自的系统中，数据不能共享导致当传感器或设备故障时，可能会发生误报警或漏报警的情况。本方案通过将各类信号融合在一个平台，通过大数据分析的方案，训练本套系统对这些数据的识别能力，通过积累的大量现场数据(正常时和发生火灾时)，使得系统可以对摄像头，温湿度压力传感器传来的数据进行识别，可以根据摄像头反馈的物体表面温度情况，识别房间内是否存在火灾。可以根据温湿度压力传感器传来的数据，判断房间内是否存在火灾。当然为了防止单方面识别手段可能发生错误，本系统设计了火警探头、摄像头，温度传感器、压力传感器、湿度传感器的数据进行互相验证的逻辑，具体逻辑如图4和图5所示，提高火情判断结果的可靠性，防止漏报或误报的发生。
在优选的实施例中，所述用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，还包括：
根据所述火情异常预测结果，自动调整所述检测设备的扫描周期和重点扫描区域。
具体的，当各项数据正常时，本实施例能够判断无火警，调节摄像头、传感器的扫描周期可以较长(5分钟巡视房间一周)，做日常的巡视。但某些数据异常时，本发明能够立马分析到异常状况，摄像头、传感器的扫描周期变短(1分钟巡视房间内一周)，并着重对数据异常的传感器处进行相应的摄像头跟踪和数据分析，提高数据异常处的分析判断能力，提高判断分析效率。
在优选的实施例中，所述用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，还包括：
所述检测设备具有自我故障检测功能，当所述检测设备检测到自身设备故障时，发出故障信号提示该检测设备已经出现故障，以使所述火灾报警系统自动排除该检测设备的在线检测数据。
具体的，火警探头、摄像头，温度传感器、压力传感器、湿度传感器都具备自我故障检测的功能，当这些设备检测到本身设备故障时，会发出故障信号，提示该设备已经故障，那么系统则会自动排除该设备传来的其他信号，不会这些异常信号的结果进入火灾报警判断流程中。由于房间内往往会分别布置多个火警探头、摄像头，温度传感器、压力传感器、湿度传感器，所以单个或少数几个设备故障时，不会影响整个整个系统的逻辑判断。
在优选的实施例中，所述检测设备包括火警探头、摄像头、温度传感器、压力传感器和湿度传感器；其中，所述火警探头包括感烟探头和感温探头，所述摄像头包括热成像摄像头。
具体的，如图6所示，摄像头不仅有图像传输功能，还拥有热成型功能，能够通过后台数据分析功能，能够判断摄像头画面中物体表面温度，通过判断物体表面温度的变化趋势，利用智能算法模型，来判断设备是否有异常或者设备内部(周边)是否有火情。
在优选的实施例中，所述根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型，具体为：
对所述历史检测数据进行预处理，生成火情异常预测模型的训练样本；
通过人工智能算法进行模型训练，构建火情异常预测模型；其中，所述人工智能算法包括神经网络算法和支持向量机算法；
根据优化算法确定所述火情异常预测模型的最优权重值组合。
本实施例提供的一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，至少包括如下步骤：在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；并存储至火灾报警系统的历史检测数据库；根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型；将实时采集的所述检测设备的在线检测数据输入至所述火情异常预测模型，得到火情异常预测结果。根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示。
与现有技术相比，本实施例在原有的火警报警系统中增加了诸多传感器和摄像头的信息输入，并根据历史检测数据构建火情异常预测模型，通过多种检测数据输入后进行综合判断，通过多个传感器的信号输入和大数据分析，从而对火灾情况进行更加全面的评估和报警，具有防止火警系统误报警和漏报警的功能，全面提高了火灾报警的准确率，使得运维效率更高，避免了火警系统误报警和漏报警能够为运维公司节约大笔的运维费用，减少火灾的损失。
本发明第二实施例：
请参阅图7。
如图7所示，本实施例提供了一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理装置，包括：
数据采集模块100，用于在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；并存储至火灾报警系统的历史检测数据库；
模型构建模块200，用于根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型；
火情预测模块300，用于将实时采集的所述检测设备的在线检测数据输入至所述火情异常预测模型，得到火情异常预测结果。
在优选的实施例中，所述用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理装置，还包括：
火情二次判断模块400，用于根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示；
检测设置模块500，用于根据所述火情异常预测结果，自动调整所述检测设备的扫描周期和重点扫描区域。
本实施例提供的一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理装置，包括数据采集模块100、模型构建模块200、火情预测模块300、火情二次判断模块400和检测设置模块500，相比传统的火警系统，增加了诸多传感器和摄像头的信息输入，通过多种数据输入后的综合判断，具有防止火警系统误报警和漏报警的功能。提高了火灾报警的准确率。使得运维效率更高，避免了火警系统误报警和漏报警能够为运维公司节约大笔的运维费用，减少火灾的损失。
本发明的一个实施例还提供了一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理的终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法。
本发明的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述模块的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也视为本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
Claims (10)
1.一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，其特征在于，至少包括如下步骤：
在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；并存储至火灾报警系统的历史检测数据库；
根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型；
将实时采集的所述检测设备的在线检测数据输入至所述火情异常预测模型，得到火情异常预测结果。
2.根据权利要求1所述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，其特征在于，还包括：
根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示。
3.根据权利要求1所述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，其特征在于，还包括：
根据所述火情异常预测结果，自动调整所述检测设备的扫描周期和重点扫描区域。
4.根据权利要求1所述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，其特征在于，还包括：
所述检测设备具有自我故障检测功能，当所述检测设备检测到自身设备故障时，发出故障信号提示该检测设备已经出现故障，以使所述火灾报警系统自动排除该检测设备的在线检测数据。
5.根据权利要求1所述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，其特征在于，所述检测设备包括火警探头、摄像头、温度传感器、压力传感器和湿度传感器；其中，所述火警探头包括感烟探头和感温探头，所述摄像头包括热成像摄像头。
6.根据权利要求1所述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，其特征在于，所述根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型，具体为：
对所述历史检测数据进行预处理，生成火情异常预测模型的训练样本；
通过人工智能算法进行模型训练，构建火情异常预测模型；其中，所述人工智能算法包括神经网络算法和支持向量机算法；
根据优化算法确定所述火情异常预测模型的最优权重值组合。
7.根据权利要求1所述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法，其特征在于，所述根据所述火情异常预测结果，综合所述检测设备的在线检测数据进行火情异常的二次判断，得到实际火情判断结果，以使所述火灾报警系统根据所述实际火情判断结果进行报警提示，具体包括：
根据火警探头的报警情况，检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃；若是，则所述火灾报警系统发出火灾报警提示；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测温度传感器的显示温度升高速度是否异常或显示温度是否超过85℃；若是，则所述火灾报警系统发出火灾报警提示；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测压力传感器的显示压力升高速度是否异常；若是，则重新检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃，进行进一步火情判断；若否，则执行下一步；
在预设时间段内检测湿度传感器的显示湿度降低速度是否异常；若是，则重新检测摄像头是否拍摄到房间内的火情信息或摄像头所拍摄的物体的表面温度是否超过85℃，进行进一步火情判断；若否，则判断房间内没有发生火灾。
8.一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于在实时采集检测设备的在线检测数据后进行数据降维分析；并存储至火灾报警系统的历史检测数据库；
模型构建模块，用于根据所述历史检测数据库中的历史检测数据构建火情异常预测模型；
火情预测模块，用于将实时采集的所述检测设备的在线检测数据输入至所述火情异常预测模型，得到火情异常预测结果。
9.一种用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理的终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的用于海上风电场和海岛微电网的火灾报警管理方法。
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