CN116434460A - 一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，包括：图像探测器、火灾传感器组、第一声光报警器、第二声光报警器、云计算平台和系统控制中心；图像探测器用于采集屋顶光伏发电系统的热成像图像和可见光图像；火灾传感器组用于采集房间内部的火灾监测信号；云计算平台用于对光伏发电系统的热成像图像和可见光图像进行综合分析，判断光伏组件是否存在火灾隐患以及火灾隐患部位，并结合房间内部的火灾监测信号，判断房间内是否存在火灾隐患；系统控制中心用于根据云计算平台的判断结果，控制第一声光报警器和/或第二声光报警器发出声光警报。本发明实现了对屋顶光伏系统和房间内消防的协同处理，确保光伏发电和家用电器用电的安全性。
Description
技术领域
本发明涉及消防技术领域，更具体的说是涉及一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统。
背景技术
随着工业的发展，传统化石燃料的使用日益增加，导致了严重的能源短缺问题，对环境的污染也不可避免，开发使用清洁、可再生能源成为一种趋势。近年来，有关部门极力推动太阳能光伏发电产业发展。除了大型的光伏发电站，家用屋顶光伏发电系统也开始发展，太阳能发电技术逐步进入普通家庭，实现就地发电就地使用，这在一定程度上缓解了电厂的压力，发挥出分布式光伏发电的削峰填谷、减少输电损失的优越性。然而，屋顶光伏发电过程易产生火灾隐患，包括表面可燃物堆积，直流电弧产生高温和光伏组件老化温度升高等，如果无法及时检测到并进行排查，将造成巨大的经济损失，甚至对人身安全造成威胁。因此，光伏发电系统的安全运行尤为重要。
传统的火灾监测预警预报装置通常使用烟雾、温度、气体等传感器进行工作，通过这些传感器探测到烟雾、温度、气体等信号，通过信号转换装置与设定的阈值进行对比，以此方法来判断是否有火灾发生。该种装置成本低，对于判断家庭是否有火灾发生较为合适。对于屋顶光伏发电系统，该类装置便存在一定的局限性，例如：烟雾传感器无法探测酒精等燃烧产生的火焰，温度传感器不易发现阴燃火，气体传感器无法探测电弧产生的火灾，从而可能存在漏报的情况。而若将大型光伏发电站的火灾检测预警预报装置用在家用屋顶光伏发电系统上则造成一定程度上的资源浪费。
因此，如何提供一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，实现了对屋顶光伏系统和房间内消防的协同处理，确保光伏发电和家用电器用电的安全性。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，包括：图像探测器、火灾传感器组、第一声光报警器、第二声光报警器、云计算平台和系统控制中心；所述图像探测器和所述火灾传感器组均接入所述云计算平台；所述系统控制中心分别与所述云计算平台、所述第一声光报警器和所述第二声光报警器连接；
其中，所述图像探测器用于采集屋顶光伏发电系统的热成像图像和可见光图像；
所述火灾传感器组用于采集房间内部的火灾监测信号；
所述云计算平台用于对光伏发电系统的热成像图像和可见光图像进行综合分析，判断光伏组件是否存在火灾隐患以及火灾隐患部位，并结合房间内部的火灾监测信号，判断房间内是否存在火灾隐患；
所述系统控制中心用于根据所述云计算平台的判断结果，控制所述第一声光报警器和/或所述第二声光报警器发出声光警报。
进一步的，所述火灾传感器组包括：温度传感器、烟雾传感器、CO传感器和传感器信号转换模块；
所述温度传感器用于采集房间内部相应位置的温度信号；所述烟雾传感器用于采集房间内部相应位置的烟雾信号；所述CO传感器用于采集房间内部相应位置的CO浓度信号；
所述传感器信号转换模块用于将温度信号、烟雾信号和CO浓度信号进行格式转换后传输至所述云计算平台；
所述云计算平台用于将房间各位置处的温度信号、烟雾信号和CO浓度信号与预设阈值进行比较，确定存在火灾隐患的位置。
进一步的，还包括：电弧传感器和电弧信号转换模块；
所述电弧传感器用于采集光伏发电系统的电弧信号；所述电弧信号转换模块用于对电弧信号进行格式转换后传输至所述云计算平台；
所述云计算平台用于将实时采集的电弧信号与预设电弧判别阈值进行比较，判断是否存在电弧火灾隐患；
所述系统控制中心用于当存在电弧火灾隐患时，启动光伏发电系统中的断路器。
进一步的，所述电弧传感器为FR-DCMG-AS4A传感器，其用于检测直流输电和配电环节中的直流电弧，并支持4通道直流电弧检测，每个通道的电弧报警阈值可独立设定。
进一步的，所述云计算平台用于检测所述热成像图像中各位置的温度与周围温度是否存在明显温度差，若存在，则将该位置确定为热斑，将热斑位置定位为光伏发电系统的火灾位置，并采用YOLOV4-Tiny算法对所述可见光图像中的可燃物、火焰和烟雾进行检测。
进一步的，所述图像探测器采用红外可见光双传感器相机。
进一步的，还包括：云端协同模块和用户终端；
所述云端协同模块与所述系统控制中心通信连接，其用于将所述系统控制中心的数据远程传输至所述用户终端。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，屋顶光伏发电侧和家庭侧同使用一个云计算平台，将屋顶光伏发电消防和家庭消防联合起来，实现对光伏发电系统和屋内电力设备的同步监控，既保证了屋顶光伏发电系统安全运行又保证了家庭内的消防安全，具有很强的实用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的屋顶光伏发电联合家用消防报警系统的结构示意图；
图2为本发明提供的屋顶光伏发电系统的消防流程图；
图3为本发明提供的屋内消防系统的消防流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例公开了一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，包括：图像探测器、火灾传感器组、第一声光报警器、第二声光报警器、云计算平台和系统控制中心；图像探测器和火灾传感器组均接入云计算平台；系统控制中心分别与云计算平台、第一声光报警器和第二声光报警器连接；
其中，图像探测器用于采集屋顶光伏发电系统的热成像图像和可见光图像；
火灾传感器组用于采集房间内部的火灾监测信号；
云计算平台用于对光伏发电系统的热成像图像和可见光图像进行综合分析，判断光伏组件是否存在火灾隐患以及火灾隐患部位，并结合房间内部的火灾监测信号，判断房间内是否存在火灾隐患；
系统控制中心用于根据云计算平台的判断结果，控制第一声光报警器和/或第二声光报警器发出声光警报。
本发明设置两个不同的报警器，包括屋顶光伏发电侧的声光报警器和家庭消防侧的声光报警器，可根据实际情况分别控制相应报警器的警报，可直观获知房顶光伏发电侧或房屋内部的消防报警状态。
在其他实施例中，还包括：电弧传感器和电弧信号转换模块；
电弧传感器用于采集光伏发电系统的电弧信号；电弧信号转换模块用于对电弧信号进行格式转换后传输至云计算平台；
云计算平台用于将实时采集的电弧信号与预设电弧判别阈值进行比较，判断是否存在电弧火灾隐患；
系统控制中心用于当存在电弧火灾隐患时，启动光伏发电系统中的断路器。
本发明实施例中，通过图像探测器器，实时获取屋顶光伏发电系统的红外图像和可见光图像；通过直流电弧传感器，实时监测是否有直流电弧产生，采用图像探测器和直流电弧传感器相结合的方法，达到两种监测手段相互补充和弥补，实现屋顶光伏发电侧的火灾监测。通过火灾传感器组实时采集家庭内温度、烟气浓度和CO气体浓度等信息，作为火灾发生的监测参数，实现对家庭内火灾的监测报警。
具体而言，电弧传感器为FR-DCMG-AS4A传感器，其用于检测直流输电和配电环节中的直流电弧，并支持4通道直流电弧检测，每个通道的电弧报警阈值可独立设定。
本发明实施例中中的直流电弧传感器可以直接从市面上购买，每个电弧传感器之间可通过标准协议的Modbus协议接口进行模块级联，在安装实地之前需要设计仿真实验来对传感器报警阈值进行调节，通过阈值分析，检测到电弧后及时开启断路器，从而有效避免直流电弧火灾的发生。
在一个实施例中，图像探测器采用红外可见光双传感器相机，如FLIR Duo Pro高分辨率红外可见光双传感器相机。通过定点拍摄光伏组件热成像图像并传输至云计算平台的图像处理中心，通过图像处理技术与光伏组件的故障检测手段，分析光伏组件发热情况，并通过摄影测量技术定位图像中光斑的真实坐标位置。在图像处理系统中将检测报告图像和异常位置信息与可见光图像的检测结果结合分析后所得结果传输至系统控制中心，实现融合算法分析
在一个具体实施例中，火灾传感器组包括：温度传感器、烟雾传感器、CO传感器和传感器信号转换模块；
温度传感器用于采集房间内部相应位置的温度信号；烟雾传感器用于采集房间内部相应位置的烟雾信号；CO传感器用于采集房间内部相应位置的CO浓度信号；
传感器信号转换模块用于将温度信号、烟雾信号和CO浓度信号进行格式转换后传输至云计算平台；
云计算平台用于将房间各位置处的温度信号、烟雾信号和CO浓度信号与预设阈值进行比较，确定存在火灾隐患的位置。
本发明实施例中，通过温度、烟雾和CO气体传感器所得的家庭内的数据传输至传感器信号处理系统，判别各个数据是否超过阈值，并将判别结果传输至系统控制中心
更有利的，云计算平台的数据处理器将做出的数据结果和灾情判断反馈至云计算平台的数据库中，使该系统具有存储数据的功能，以便更了解系统的运行状态。
在一个具体实施例中，云计算平台用于检测热成像图像中各位置的温度与周围温度是否存在明显温度差，若存在，则将该位置确定为热斑，将热斑位置定位为光伏发电系统的火灾位置，并采用YOLOV4-Tiny算法对可见光图像中的可燃物、火焰和烟雾进行检测。
本发明实施例中，图像探测器通过无线传输jpg格式的热红外图像，图像处理系统可根据RBG标尺通过颜色计算区域温度，对于正常的图像，虽然其中存在温度差，但其红外图像过渡自然，无法算为热斑，对于某些位置的温度和周围温度形成明显的温度差，则被检测为热斑，因此可以被检测出来。图像型探测器通过顶点拍摄的可见光图像图像背景相对较复杂，且图像尺寸较小，图像场景中干扰的目标较多，通过数据增强算法改善图像数据集的背景复杂度。本实施例采用Mosaic数据增强算法对图像进行处理，通过基本的图像变换和裁剪运算得到组合图。其中图像变换包含尺度变换、图像翻转、色域变换和高斯噪声等，每张图像通过随机一个步骤或者是多个步骤进行处理后拼接在一起，通过拼接实现检测准确性，最终实现对可见光图像中火焰、烟雾以及可燃物进行检测。
云计算平台对图像探测器传输的图像信号进行输入和处理；通过热红外图像对屋顶光伏发电系统温度进行监测、通过可见光图像对屋顶光伏发电系统进行可燃物以及烟雾监测，判断是否有火灾发生，并通过热斑对火灾发生具体部位进行定位，结合两种图像分析后的数据实现对屋顶光伏发电系统的火灾监测。
YOLO网络是一种基于回归理论的目标检测算法，具有较快的网络运行速度和理想的网络规模。在众多的目标检测任务中都体现出了算法优势。YOLO网络匀速速度快的原因是将传统网络结构的候选区产生和目标检测两个阶段任务二合一，组成一个完整的回归问题。对于检测近景目标来说，相对于检测速度，图像识别的检测精度要求并不需要很高，本发明实施例中对图像的模型运算检测速度要求更高，因此需要在检测精度符合的基础上选择轻量化的网络模型结构。YOLO网络中YOLOV4-Tiny网络在精度符合要求的基础上网络模型结构更加轻量化，运算速度更快。故本发明中近景火灾隐患检测根据待识别目标和处理器运算能力选择使用YOLOV4-Tiny网络。YOLOV4-Tiny网络的损失函数分为三部分，分别是置信度损失loss1、边框损失loss2和Anchor Box的回归损失函数loss3。loss为网络最终损失函数，计算公式如下所示：
lass＝loss1+loss2+loss3
其中，
为第i个网格中第j个边界框的置信分数；Pi，j用来判别是否为目标函数，
和/>
分别为对象在第i个网格的第j个边界框中属于c类的预测概率和真概率。
在其他实施例中，还包括：云端协同模块和用户终端；
云端协同模块与系统控制中心通信连接，其用于将系统控制中心的数据远程传输至用户终端。本发明实施例可实现对火灾的远程监控。
具体而言，如图2所示，为屋顶光伏发电侧的消防报警运行步骤：
通过图像型探测器探测屋顶光伏发电系统现场，获取光伏场区热成像图像及可见光图像，并上传至云计算平台；
云计算平台对所采集的热成像图像进行处理，识别筛选出的温度异常工作区，并对可见光图像进行处理，实现烟火及可燃物检测，结合热成像图像判断光伏场区工作状态是否异常；
通过直流电弧传感器采集屋顶光伏发电系统的直流电弧数据，并将探测数据上传至云计算平台；
云计算平台对直流电弧数据通过阈值分析判断工作场区是否异常；
系统控制中心根据云计算平台对热成像图像、可见光图像和电弧数据的处理结果，判断是否开启光伏断路器和第一声光报警器。
如图3所示，为家庭侧的消防报警的运行步骤：
通过温度、烟雾和CO气体传感器对家庭现场环境进行监测，将所得探测数据上传至云计算平台；
云计算平台将实时探测数据与预设阈值进行比较，判断各个指标是否正常；
系统控制中心根据云计算平台的计算结果判断是否要开启家庭侧的第二声光报警器。
总体而言，本发明系统对屋顶光伏发电消防报警系统联合家用消防报警系统的协同工作过程为：
(1)图像探测器探测屋顶光伏发电系统现场的红外图像和可见光图像，将所得图像传输至云计算平台中的图像处理系统，电弧传感器探测现场直流电弧数据，通过电弧信号转换模块将数据传输至云计算平台中的电弧处理系统；
(2)温度、压力和CO气体传感器实时采集家庭现场环境内温度、烟气浓度和CO气体浓度作为火灾发生的监测参数，通过传感器信号转换模块将转换后的数据传输至云计算平台中的传感器信号处理系统；
(3)云计算平台中图像处理系统对可见光图像进行处理，通过算法并结合红外图像中温度异常区，判断场区是否存在异常，将判断结果传输至系统控制中心，云计算平台中电弧处理系统对所得数据进行处理，判断是否有电弧产生，将判断结果传输至系统控制中心9，并将数据传输至数据库进行保存；
(4)云计算平台中传感器信号处理系统对家庭侧所探测得到的温度、烟雾浓度、CO气体浓度数据进行处理，判断是否存在异常，将判断结果传输至系统控制中心，并将数据传输至数据库进行保存；
(5)系统控制中心接收到图像数据和电弧数据，综合分析后做出屋顶光伏发电系统是否发生火灾的判断，系统控制中心接收到家庭侧传感器数据后，综合分析后做出家庭侧是否发生火灾的判断；
(6)判断有火灾后，系统控制中心将数据上传至云端协同模块后，通过云端协同模块将火警信号通知用户端，同时系统控制中心将火警信号传输至数模转换器以实现对声光报警器的控制。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (7)
1.一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，其特征在于，包括：图像探测器、火灾传感器组、第一声光报警器、第二声光报警器、云计算平台和系统控制中心；所述图像探测器和所述火灾传感器组均接入所述云计算平台；所述系统控制中心分别与所述云计算平台、所述第一声光报警器和所述第二声光报警器连接；
其中，所述图像探测器用于采集屋顶光伏发电系统的热成像图像和可见光图像；
所述火灾传感器组用于采集房间内部的火灾监测信号；
所述云计算平台用于对光伏发电系统的热成像图像和可见光图像进行综合分析，判断光伏组件是否存在火灾隐患以及火灾隐患部位，并结合房间内部的火灾监测信号，判断房间内是否存在火灾隐患；
所述系统控制中心用于根据所述云计算平台的判断结果，控制所述第一声光报警器和/或所述第二声光报警器发出声光警报。
2.根据权利要求1所述的一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，其特征在于，所述火灾传感器组包括：温度传感器、烟雾传感器、CO传感器和传感器信号转换模块；
所述温度传感器用于采集房间内部相应位置的温度信号；所述烟雾传感器用于采集房间内部相应位置的烟雾信号；所述CO传感器用于采集房间内部相应位置的CO浓度信号；
所述传感器信号转换模块用于将温度信号、烟雾信号和CO浓度信号进行格式转换后传输至所述云计算平台；
所述云计算平台用于将房间各位置处的温度信号、烟雾信号和CO浓度信号与预设阈值进行比较，确定存在火灾隐患的位置。
3.根据权利要求1所述的一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，其特征在于，还包括：电弧传感器和电弧信号转换模块；
所述电弧传感器用于采集光伏发电系统的电弧信号；所述电弧信号转换模块用于对电弧信号进行格式转换后传输至所述云计算平台；
所述云计算平台用于将实时采集的电弧信号与预设电弧判别阈值进行比较，判断是否存在电弧火灾隐患；
所述系统控制中心用于当存在电弧火灾隐患时，启动光伏发电系统中的断路器。
4.根据权利要求3所述的一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，其特征在于，所述电弧传感器为FR-DCMG-AS4A传感器，其用于检测直流输电和配电环节中的直流电弧，并支持4通道直流电弧检测，每个通道的电弧报警阈值可独立设定。
5.根据权利要求1所述的一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，其特征在于，所述云计算平台用于检测所述热成像图像中各位置的温度与周围温度是否存在明显温度差，若存在，则将该位置确定为热斑，将热斑位置定位为光伏发电系统的火灾位置，并采用YOLOV4-Tiny算法对所述可见光图像中的可燃物、火焰和烟雾进行检测。
6.根据权利要求1所述的一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，其特征在于，所述图像探测器采用红外可见光双传感器相机。
7.根据权利要求1所述的一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统，其特征在于，还包括：云端协同模块和用户终端；
所述云端协同模块与所述系统控制中心通信连接，其用于将所述系统控制中心的数据远程传输至所述用户终端。
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| CN202211613859.0A CN116434460A (zh) | 2022-12-15 | 2022-12-15 | 一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统 |
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| CN202211613859.0A CN116434460A (zh) | 2022-12-15 | 2022-12-15 | 一种屋顶光伏发电联合家用消防报警系统 |
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| CN116434460A true CN116434460A (zh) | 2023-07-14 |
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|---|---|---|---|---|
| JP2015102882A (ja) * | 2013-11-21 | 2015-06-04 | 能美防災株式会社 | 火災検出システム |
| CN110101992A (zh) * | 2019-01-17 | 2019-08-09 | 上海电机学院 | 一种基于光伏建筑的电气消防联动系统 |
| CN112309075A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-02-02 | 东南大学 | 一种光伏电站火灾预警系统 |
| CN112767643A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-05-07 | 青海大唐国际格尔木光伏发电有限责任公司 | 光伏场站的双光谱火源探测预警装置 |
-
2022
- 2022-12-15 CN CN202211613859.0A patent/CN116434460A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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