CN113284309A - 一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统 - Google Patents

一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统 Download PDF

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周璇
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Abstract

本发明涉及一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,包括云平台、移动终端、消防执行模块、边缘计算设备模块和温度探测器;温度探测器用于采集充电桩附近的温度数据;边缘计算设备模块用于采集温度数据上传至云平台,同时对温度进行预测判断,若判断发生火灾则执行消防执行模块;云平台通过无线连接多个移动终端,向移动终端发送实时的温度数据,并且在接收到报警信号后向移动终端发送报警信息。与现有技术相比,本发明能够在毫秒级别预测温度的未来变化趋势,从而在着火初始点就可以进行火灾预防与监测,避免新能源汽车的电池发生燃爆,使损害最小化。同时,本发明通过云平台向用户的移动终端推送预警信息和温度信息,及时告知用户信息。

Description

一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统
技术领域
本发明涉及消防技术领域,尤其是涉及一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统。
背景技术
随着科学技术的发展,市场对新能源汽车的需求愈来愈高。但是,新能源车辆的安全问题时有发生,汽车火灾对人民的生命财产安全构成了严重威胁,应积极采取可行性方案加以解决。新能源汽车的电池一般使用的材料为三元锂电池、磷酸铁锂电池等等材料制作。新能源汽车在使用过程中,电池过充、电池过载、接口处发生电弧、磨损、碰撞、电池单体漏液、电池内部过热等各种外部因素都会使得电池包发生故障。在此种情况下,汽车外部并不会表现任何状态。当出现这种情况的新能源汽车在充电桩停车区充电时,就会存在极大的安全隐患。具体地说,当发生事故时,新能源汽车首先从内部电池包内部发生着火,并不会产生大量的烟雾和过高的温度,当产生烟雾和高温的时候,新能源汽车已经燃爆,此时一般的灭火器已经无法阻止火势的蔓延,导致火灾难以控制,危害扩大。由此,传统的烟雾和温度阈值预警方法无法对新能源汽车进行第一时间的火灾预防与监测。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,包括云平台、移动终端、消防执行模块、边缘计算设备模块和温度探测器;
所述温度探测器用于采集充电桩附近的温度数据;
所述边缘计算设备模块用于采集温度数据上传至云平台,同时执行以下步骤:
S1、实时获取温度数据,通过构建好的基于XGBoost算法的温度预测模型对后续温度进行预测,得到预测温度;
S2、判断预测温度是否超过设定温度阈值,若是,则执行步骤S3;若否,则执行步骤S1;
S3、判断连续得到的预测温度是否为上升趋势,若是,则执行步骤S4;若否,则执行步骤S1;
S4、驱动消防执行模块工作,并且向云平台发送报警信号;
所述云平台通过无线连接多个移动终端,向移动终端发送实时的温度数据,并且在接收到报警信号后向移动终端发送报警信息。
进一步地,所述消防执行模块包括消防水泵、二氧化碳灭火器、磷酸铵盐干粉灭火器。
进一步地,所述消防执行模块工作时首先启动二氧化碳灭火器和磷酸铵盐干粉灭火器,经过设定时间后再启动消防水泵。
进一步地,所述的消防执行模块还包括设置在充电桩四周的防火卷帘和消防风机。
进一步地,所述的消防执行模块还包括声光报警装置。
进一步地,还包括烟雾探测器,用于采集充电桩附近的烟雾数据;所述边缘计算设备模块实时获取烟雾数据,判断烟雾数据是否超过设定的浓度阈值,若是,则驱动消防执行模块工作,并且向云平台发送报警信号;若否,则继续采集充电桩附近的烟雾数据。
进一步地,还包括连接充电桩的电流保护模块,当消防执行模块启动时,电流保护模块切断充电桩的供电。
进一步地,所述温度阈值为54~70℃。
进一步地,基于XGBoost算法的温度预测模型的目标函数为:
Figure BDA0003044038040000021
其中,xi和yi表示训练数据样本,n表示样本含量,t表示迭代次数,ft表示第t次迭代的误差,
Figure BDA0003044038040000022
表示温度预测值,Ωf(t)表示复杂度函数,C表示常数。
进一步地,所述无线连接方式为4G、5G或WIFI无线连接。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
1、本发明通过采集充电桩的周边数据,通过XGBoost算法进行温度的预测,能够在毫秒级别预测温度的未来变化趋势,从而在着火初始点就可以进行火灾预防与监测,避免新能源汽车的电池发生燃爆,使损害最小化。同时,本发明通过云平台向用户的移动终端推送预警信息和温度信息,及时告知用户信息。
2、基于温度预测的监控使本发明的消防执行模块可以采用消防水泵、二氧化碳灭火器、磷酸铵盐干粉灭火器等常规消防设备,提高适用性,降低使用成本。同时,在启动时先采用二氧化碳灭火器和磷酸铵盐干粉灭火器,后启动水泵,避免因水流的大量冲击导致电池活泼金属发生猛烈的物理化学反应而爆炸,提高安全性。
3、本发明还包括了传统的烟雾探测器,当发生常规的火灾危险时,直接触发消防执行模块,确保全面安全。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为第一监测策略的流程示意图。
图3为第二监测策略的流程示意图。
附图标记:1、云平台,2、边缘计算设备模块,3、消防执行模块,4、温度探测器,5、烟雾探测器,6、电流保护模块,7、移动终端,8、充电桩。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示,本实施例提供了一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,包括云平台1、移动终端7、消防执行模块3、边缘计算设备模块2、温度探测器4、烟雾探测器5和电流保护模块6。其中,移动终端7为用户的智能手机,云平台1和移动终端7通过现有的4G、5G或WIFI无线连接。消防执行模块3包括消防水泵、二氧化碳灭火器、磷酸铵盐干粉灭火器、设置在充电桩8子四周的防火卷帘和消防风机,以及声光报警装置。整个系统通过UPS(不间断电源)进行供电。电流保护模块6连接充电桩8,用于切断充电桩8的供电。温度探测器4用于采集充电桩8附近的温度数据;烟雾探测器5用于采集充电桩8附近的烟雾数据。这些温度数据和烟雾数据被边缘计算设备模块2所采集并且进行分析,对可能发生的火灾进行及时监控,并且将信息发送到用户的移动终端7上,通知附近或者远程车辆的驾驶人员该充电桩8区域的实际状况。
当新能源汽车在充电桩停车区充电过程中。出现高温零部件引燃可燃物的情况下,发生内部自燃现象。这种现象汽车外部不会出现大量的烟雾,烟雾探测器并不会检测到足够的烟雾浓度。而温度探测器会检测到汽车的局部温度在逐步上升。而且,汽车排气管是汽车唯一暴露在外部的一个部件。当发生上述现象时,汽车排气管其外部温度会达到700-800℃左右,可作为温度探测器探测的主要探测指标。由此,在边缘计算设备模块用于采集温度数据上传至云平台,同时并列执行以下两套监测策略对温度进行监控。
第一监测策略如图2所示:
步骤A1、实时获取温度数据,通过构建好的基于XGBoost算法的温度预测模型对后续温度进行预测,得到预测温度;
步骤A2、判断预测温度是否超过设定温度阈值,温度阈值为54~70℃,若是,则执行步骤A3;若否,则执行步骤A1;
步骤A3、判断连续得到的预测温度是否为上升趋势,若是,则执行步骤A4;若否,则执行步骤A1;
步骤A4、驱动消防执行模块工作,并且向云平台发送报警信号。
第二监测策略如图3所示:
步骤B1、实时获取烟雾数据;
步骤B2、判断烟雾数据是否超过设定的浓度阈值,若是,则驱动消防执行模块工作,并且向云平台发送报警信号;若否,则继续执行步骤B1。
当消防执行模块工作时,声光报警装置启动;电流保护模块切断充电桩的供电;启动防火卷帘,将起火车辆进行防火隔断;启动二氧化碳灭火器、磷酸铵盐干粉灭火器和消防水泵:具体是先启动二氧化碳灭火器、磷酸铵盐干粉灭火器,经过设定时间后再启动消防水泵。
上述基于XGBoost算法的温度预测模型的建立如下:
通过前期温度探测器采集的温度数据作为训练和测试的数据样本,建立基于Xgboost算法的温度参数的预测,学习的目标是尽量使损失偏差尽量小,函数尽量简化。
目标函数的表达式为:
Figure BDA0003044038040000051
其中,
Figure BDA0003044038040000052
为训练的损失函数;xi和yi表示训练数据样本;n表示样本含量;t表示迭代次数;ft表示第t次迭代的误差;
Figure BDA0003044038040000053
表示温度预测值;Ωf(t)表示复杂度函数;越小复杂度越低,泛化能力越强;C表示常数。
Figure BDA0003044038040000054
其中T为决策树中的叶子节点数量;λ为一个叶子带来的复杂度;
Figure BDA0003044038040000055
为叶子节点L2的范数;j为叶子节点数量。γ在决策树的叶子节点上进一步划分所需的最小损失减少,数值越大,算法越保守。
ft(x)=Wq(x)(w∈RT,q:Rd→{1,2,3……T})其中w为一维向量,代表数q各个叶子节点权重;q代表一棵决策树的结构。
由于目标函数的表达式的复杂性,进一步将对目标函数进行Taylor展开,目的旨在将函数进一步化简:
Figure BDA0003044038040000056
XGBoost的目标函数只依赖与每个样本点在误差函数上的一阶导数和二阶导数。其中,gi,hi定义如下:
Figure BDA0003044038040000057
同时,定义
Figure BDA0003044038040000058
通过将函数进行泰勒展开并整理可得:
Figure BDA0003044038040000059
进一步化简,将目标函数中的常数项C进行消除,计算可得新的目标函数为:
Figure BDA00030440380400000510
最后解算目标函数obj(t)。即将目标函数中的wj进行求导并等于0,则可得:
Figure BDA00030440380400000511
通过计算可以计算出各个数据的
Figure BDA00030440380400000512
obj。实际评判标准中
Figure BDA00030440380400000513
数值越大,目标函数的损失就越小。Xgboost算法支持许多策略防止过拟合,目标函数利用了二阶导数,可以增加计算的精度。同时支持并行化,适应多数据类型和多变量的情况,并在模型中设置了样本权重,可以通过调整权重,关注到一些异常的样本,在降低过拟合的同时,减少计算量。Xgboost算法在算法中添加了对稀疏数据处理,剃除了数据缺失对模型的影响。同时可以减小温度传感器采集温度数据时丢失温度的情况。利用算本身法这一特性能够有效利用收集到的数据提升温度预测的精度。
综上,本实施例通过采集充电桩的周边数据,通过XGBoost算法进行温度的预测,能够在毫秒级别预测温度的未来变化趋势,从而在着火初始点就可以进行火灾预防与监测,避免新能源汽车的电池发生燃爆,使损害最小化。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解,本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此,凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案,皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,包括云平台、移动终端、消防执行模块、边缘计算设备模块和温度探测器;
所述温度探测器用于采集充电桩附近的温度数据;
所述边缘计算设备模块用于采集温度数据上传至云平台,同时执行以下步骤:
S1、实时获取温度数据,通过构建好的基于XGBoost算法的温度预测模型对后续温度进行预测,得到预测温度;
S2、判断预测温度是否超过设定温度阈值,若是,则执行步骤S3;若否,则执行步骤S1;
S3、判断连续得到的预测温度是否为上升趋势,若是,则执行步骤S4;若否,则执行步骤S1;
S4、驱动消防执行模块工作,并且向云平台发送报警信号;
所述云平台通过无线连接多个移动终端,向移动终端发送实时的温度数据,并且在接收到报警信号后向移动终端发送报警信息。
2.根据权利要求1所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,所述消防执行模块包括消防水泵、二氧化碳灭火器、磷酸铵盐干粉灭火器。
3.根据权利要求2所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,所述消防执行模块工作时首先启动二氧化碳灭火器和磷酸铵盐干粉灭火器,经过设定时间后再启动消防水泵。
4.根据权利要求2所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,所述的消防执行模块还包括设置在充电桩四周的防火卷帘和消防风机。
5.根据权利要求2所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,所述的消防执行模块还包括声光报警装置。
6.根据权利要求1所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,还包括烟雾探测器,用于采集充电桩附近的烟雾数据;所述边缘计算设备模块实时获取烟雾数据,判断烟雾数据是否超过设定的浓度阈值,若是,则驱动消防执行模块工作,并且向云平台发送报警信号;若否,则继续采集充电桩附近的烟雾数据。
7.根据权利要求1所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,还包括连接充电桩的电流保护模块,当消防执行模块启动时,电流保护模块切断充电桩的供电。
8.根据权利要求1所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,所述温度阈值为54~70℃。
9.根据权利要求1所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,基于XGBoost算法的温度预测模型的目标函数为:
Figure FDA0003044038030000021
其中,xi和yi表示训练数据样本,n表示样本含量,t表示迭代次数,ft表示第t次迭代的误差,
Figure FDA0003044038030000022
表示温度预测值,Ωf(t)表示复杂度函数,C表示常数。
10.根据权利要求1所述的一种用于新能源汽车充电桩的消防预警系统,其特征在于,所述无线连接方式为4G、5G或WIFI无线连接。
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