KR20240079836A - Fire detection and prediction system for electric vehicle charger - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전기 자동차와 접속되는 충전기를 포함하는 EVSE(Electric Vehicle Supply Equipment); 상기 충전기의 내부 상태 및 상기 충전기 주변의 상태 변화를 감지하여 감지정보들과 화재 경고 신호를 생성하여 상기 EVSE로 전송하는 화재 감지 시스템; 및 상기 EVSE로부터 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 수신받아 분석하여 상기 충전기의 화재 발생 여부를 판단하고, 상기 충전기의 화재 발생시 상기 화재 감지 시스템에서 감지한 정보들의 변화량을 분석한 분석 결과 정보를 생성하며, 상기 감지정보들, 화재 경고 신호 및 분석 결과 정보를 분석하여 상기 충전기의 화재 발생 여부를 예측하는 화재 예측 데이터를 생성하여 상기 EVSE로 전송하는 화재 예측 시스템;을 포함하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템을 제공하는 것이다.The present invention relates to EVSE (Electric Vehicle Supply Equipment) including a charger connected to an electric vehicle; A fire detection system that detects changes in the internal state of the charger and the state around the charger, generates detection information and a fire warning signal, and transmits them to the EVSE; and receiving and analyzing the detection information and fire warning signal from the EVSE to determine whether a fire has occurred in the charger, and generating analysis result information by analyzing the amount of change in information detected by the fire detection system when a fire occurs in the charger. and a fire prediction system that analyzes the detection information, fire warning signal, and analysis result information to generate fire prediction data that predicts whether a fire will occur in the charger and transmits it to the EVSE. Fire detection for an electric vehicle charger comprising a. and providing a prediction system.
Description
본 발명은 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 충전기 주변에 대한 각종 가스류 및 미세먼지, 온도, 습도 및 광량을 감지하여 화재의 발생 여부를 감지하여 화재에 의한 안전사고가 발생하는 것을 방지하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a fire detection and prediction system for electric vehicle chargers. More specifically, a fire detection and prediction system for electric vehicle chargers that detects various gases, fine dust, temperature, humidity, and amount of light around the charger to detect the occurrence of fire and prevent safety accidents caused by fire. It's about.
전기 자동차의 판매가 증가함에 따라 전기 자동차의 밧데리를 충전시키기 위한 전기 자동차용 충전기의 설치가 증가하고 있다.As sales of electric vehicles increase, the installation of electric vehicle chargers to charge the batteries of electric vehicles is increasing.
전기 자동차용 충전기는 AC를 DC로 변환하는 전력 변환부, 여러가지 제어명령을 입력하기 위한 터치패널, 비상시전원을 차단하기 위한 차단부 등 다양한 부품이 장착되어 있다.Chargers for electric vehicles are equipped with various parts, including a power conversion unit that converts AC to DC, a touch panel for inputting various control commands, and a cutoff unit to cut off power in an emergency.
이와 같은 전기 자동차용 충전기에 합선이나 누전으로 인해 화재가 발생하게되면 충전기가 파손되는 것은 물론이고, 충전중인 차량으로 화재가 전이되어 차량이 전소하거나 차량에 탑승하고 있는 운전자가 화상을 입게되는 문제가 발생할 수 있는 것이다.If a fire occurs in such an electric vehicle charger due to a short circuit or electric leak, not only will the charger be damaged, but the fire may spread to the vehicle being charged, causing the vehicle to burn down or the driver in the vehicle to suffer burns. It can happen.
이에, 대한민국 등록특허 제10-2364024호에는, 충전기 내부에서 발생하는 화재를 감지하는 다수의 센서들로 이루어진 화재감지수단과; 화재감지수단에서 감지된 화재감지정보를 이용하여 화재발생여부를 판단하여 화재경보신호를 출력하는 제어수단과; 충전기의 외측 벽면에 설치되어 화재경보신호에 따라 미리 저장되어 있는 화재경보 이미지를 지면으로 조사하는 레이저위험표시부로 구성하므로서, 충전기 내부의 화재 발생상태 및 충전기 내부의 현재상태를 사용자가 확인할 수 있는 경보표시용 이미지를 실시간으로 충전기 외측 지면에 조사하여 표시함에 따라 사용자가 신속하게 화재발생상태를 인식하여 대처할 수 있게되고, 또한, 화재감지수단을 이루는 다수의 센서들의 빛 감도를 높여줄 수 있도록 하는 수광렌즈를 센서의 빛 입사위치에 설치하여 센서들이 보다 넓은 범위를 감시할 수 있도록 한 전기 자동차 충전기용 화재 감지 경보장치가 게재된 바 있다. Accordingly, Republic of Korea Patent No. 10-2364024 includes a fire detection means consisting of a plurality of sensors that detect a fire occurring inside a charger; a control unit that determines whether a fire has occurred using the fire detection information detected by the fire detection unit and outputs a fire alarm signal; An alarm that is installed on the outer wall of the charger and consists of a laser hazard display unit that projects a fire alarm image stored in advance according to the fire alarm signal to the ground, allowing the user to check the status of fire inside the charger and the current status of the charger. By irradiating and displaying the display image on the ground outside the charger in real time, users can quickly recognize and respond to fire occurrences, and also increase the light sensitivity of the multiple sensors that make up the fire detection means. A fire detection alarm device for an electric vehicle charger has been published that allows sensors to monitor a wider range by installing a lens at the light incident position of the sensor.
그러나, 전술한 선행기술문헌에 의하면, 충전기 내부의 화재 발생상태를 외부에서 사용자가 인식할 수 있도록 하는 것이어서 화재가 발생한 이후에 대처가 가능하기 때문에 이미 발생한 화재로 인한 피해를 예방하기는 어려운 문제점이 있다. However, according to the above-mentioned prior art literature, the problem is that it is difficult to prevent damage caused by a fire that has already occurred because it allows the user to recognize the state of a fire inside the charger from the outside, so it is possible to respond after the fire occurs. there is.
또한, 전술한 선행기술문헌에 의하면, 전기 자동차용 충전기에서 화재가 발생한 경우, 화재 감지 경보장치 역시 화재에 의해 파손될 수밖에 없기 때문에 화재의 원인을 분석하기 위한 데이터의 회수가 어려운 문제점이 있다.In addition, according to the above-mentioned prior art literature, if a fire occurs in a charger for an electric vehicle, the fire detection and alarm device is also bound to be damaged by the fire, making it difficult to retrieve data to analyze the cause of the fire.
여기서 전술한 배경기술 또는 종래기술은 본 발명의 기술적 의의를 이해하는데 도움이 되기 위한 것일 뿐, 본 발명의 출원 전에 이 발명이 속하는 기술분야에서 널리 알려진 기술을 의미하는 것은 아니다.The background or prior art described herein is only intended to help understand the technical significance of the present invention, and does not mean technology that is widely known in the technical field to which this invention belongs before the application of the present invention.
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 전술한 배경기술에 의해서 안출된 것으로, 충전기 주변에 대한 각종 가스류 및 미세먼지, 온도, 습도 및 광량을 감지하여 화재의 발생 여부를 감지하여 화재에 의한 안전사고가 발생하는 것을 방지하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.In order to solve this problem, the present invention was developed based on the above-mentioned background technology. It detects various gases, fine dust, temperature, humidity, and light amount around the charger to detect whether a fire has occurred, thereby ensuring safety from fire. The purpose is to provide a fire detection and prediction system for electric vehicle chargers that prevents accidents from occurring.
또한, 본 발명은 충전기 주변의 각종 가스류 및 미세먼지, 온도, 습도 및 광량에 대한 정보를 수집하고, 수집한 정보들을 빅데이터화 하고, 이 빅데이터를 기반으로 딥러닝 방식으로 분석하여 화재의 발생 여부를 예측함으로써, 화재의 발생 여부를 사전에 대비할 수 있어, 화재에 의한 안전사고 및 재산의 피해를 사전에 예방할 수 있는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.In addition, the present invention collects information on various gases, fine dust, temperature, humidity, and amount of light around the charger, turns the collected information into big data, and analyzes it using a deep learning method based on this big data to prevent the occurrence of fire. The purpose is to provide a fire detection and prediction system for electric vehicle chargers that can prevent safety accidents and property damage caused by fire by predicting whether a fire will occur or not in advance.
다만, 본 발명의 목적은 이에만 제한되는 것은 아니며, 명시적으로 언급하지 않더라도 과제의 해결수단이나 실시 형태로부터 파악될 수 있는 목적이나 효과도 이에 포함됨은 물론이다. However, the purpose of the present invention is not limited to this, and of course, purposes and effects that can be understood from the means of solving the problem or embodiments are also included even if not explicitly mentioned.
이와 같은 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 전기 자동차와 접속되는 충전기를 포함하는 EVSE(Electric Vehicle Supply Equipment); 상기 충전기의 내부 상태 및 상기 충전기 주변의 상태 변화를 감지하여 감지정보들과 화재 경고 신호를 생성하여 상기 EVSE로 전송하는 화재 감지 시스템; 및 상기 EVSE로부터 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 수신받아 분석하여 상기 충전기의 화재 발생 여부를 판단하고, 상기 충전기의 화재 발생시 상기 화재 감지 시스템에서 감지한 정보들의 변화량을 분석한 분석 결과 정보를 생성하며, 상기 감지정보들, 화재 경고 신호 및 분석 결과 정보를 분석하여 상기 충전기의 화재 발생 여부를 예측하는 화재 예측 데이터를 생성하여 상기 EVSE로 전송하는 화재 예측 시스템;을 포함하는 것을 특징으로 한다. According to one embodiment of the present invention for achieving this problem, EVSE (Electric Vehicle Supply Equipment) including a charger connected to an electric vehicle; A fire detection system that detects changes in the internal state of the charger and the state around the charger, generates detection information and a fire warning signal, and transmits them to the EVSE; and receiving and analyzing the detection information and fire warning signal from the EVSE to determine whether a fire has occurred in the charger, and generating analysis result information by analyzing the amount of change in information detected by the fire detection system when a fire occurs in the charger. And a fire prediction system that analyzes the detection information, fire warning signal, and analysis result information to generate fire prediction data that predicts whether a fire will occur in the charger and transmits it to the EVSE.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 EVSE는, 상기 화재 감지 시스템으로부터 전송되는 감지정보들과 화재 경고 신호를 상기 화재 예측 시스템으로 전송하고, 상기 화재 예측 데이터를 수신받아 전송하는 제어부와, 상기 제어부의 제어에 따라 상기 감지정보들, 화재 경고 신호, 화재 예측 데이터를 표시하는 디스플레이부와, 상기 제어부의 제어에 따라 화재 발생에 대한 알람이 이루어지도록 구성되는 알람부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.According to one embodiment of the present invention, the EVSE includes a control unit that transmits detection information and fire warning signals transmitted from the fire detection system to the fire prediction system, and receives and transmits the fire prediction data, and the control unit It further comprises a display unit that displays the detection information, fire warning signal, and fire prediction data under the control of , and an alarm unit configured to provide an alarm for the occurrence of a fire under the control of the control unit.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 디스플레이부는, 상기 화재 감지 시스템에서 전송하는 감지신호에 포함된 정보들에 대한 화재 발생 기준값을 설정할 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 한다.According to one embodiment of the present invention, the display unit is configured to set a fire occurrence reference value for information included in a detection signal transmitted from the fire detection system.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 화재 감지 시스템에서 감지하는 감지정보들은, 상기 충전기의 내부 및 상기 충전기 주변에 대한 초미세먼지, 미세먼지, 알콜, 알 데히드류, 일산화탄소, 이산화탄소, 메탄, LPG, 포름알데히드, 암모니아, 이산화질소, 이산화황의 존재 유무 및 수치 변화량에 대한 정보, 온도 및 습도의 변화정보, 상기 충전기 및 상기 충전기와 전기 자동차의 접속 부위에서 발생하는 광량의 유무, 또는 상기 광량의 발생 여부에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to one embodiment of the present invention, the detection information detected by the fire detection system includes ultrafine dust, fine dust, alcohol, aldehydes, carbon monoxide, carbon dioxide, methane, and LPG in and around the charger. , information on the presence or absence of formaldehyde, ammonia, nitrogen dioxide, and sulfur dioxide and the amount of change in their values, information on changes in temperature and humidity, the presence or absence of the amount of light generated from the charger and the connection area between the charger and the electric vehicle, or whether the amount of light is generated. It is characterized by including information about.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 화재 감지 시스템은, 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 상기 제어부로 전송하는 제1통신부; 상기 충전기의 내부 상태 및 상기 충전기 주변의 상태 변화를 감지하여 감지정보를 생성하고, 상기 감지정보들이 상기 복합 감지 모듈의 설정값을 초과하는 경우, 화재 경고 신호를 생성하여 상기 제1통신부로 전송하는 복합 감지 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 한다.According to one embodiment of the present invention, the fire detection system includes a first communication unit that transmits the detection information and a fire warning signal to the control unit; Generates detection information by detecting changes in the internal state of the charger and conditions around the charger, and when the detection information exceeds the set value of the complex detection module, generates a fire warning signal and transmits it to the first communication unit. It is characterized in that it includes a complex detection module.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 복합 감지 모듈은, 상기 초미세먼지와 미세먼지의 존재유무 및 농도를 감지하는 유해물질 감지부와, 상기 온도 및 습도의 변화를 감지하는 온도 및 습도 감지부와, 상기 광량의 발생 여부를 감지하여 불꽃이나 화염의 존재 여부를 감지하는 화재 감지부와, 상기 알콜, 알데히드류, 일산화탄소, 이산화탄소, 메탄, LPG의 유무 및 농도를 감지하는 유기화합물 감지부와, 포름알데히드의 유무 및 농도를 감지하는 HCHO 감지부와, 상기 암모니아, 이산화질소, 이산화황의 유무 및 농도를 감지하는 유독물 감지부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present invention, the complex detection module includes a hazardous substance detection unit that detects the presence and concentration of ultrafine dust and fine dust, and a temperature and humidity detection unit that detects changes in temperature and humidity. A fire detection unit that detects the presence of a spark or flame by detecting the amount of light, an organic compound detection unit that detects the presence and concentration of alcohol, aldehydes, carbon monoxide, carbon dioxide, methane, and LPG, It is characterized by comprising an HCHO detection unit that detects the presence and concentration of formaldehyde, and a toxic substance detection unit that detects the presence and concentration of ammonia, nitrogen dioxide, and sulfur dioxide.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 화재 예측 시스템은, 상기 제어부와 네트워크로 연결되어 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 수신받으며, 상기 화재 예측 데이터를 송신하는 제2통신부; 상기 제2통신부에서 수신받은 감지정보들과 화재 경고 신호를 분석하여 화재 발생 여부의 판단 및 상기 감지정보들의 변화량을 분석하여 분석 결과 정보를 생성하는 정보 분석부; 상기 감지정보들과 분석 결과 정보를 빅데이터 분석하고, 빅데이터 분석에 의해 생성된 데이터들을 딥 러닝(Deep learning) 방식으로 학습하여 상기 충전기의 화재 발생 여부를 예측하는 화재 예측 데이터를 생성하는 정보 학습부; 상기 제2통신부, 정보 분석부 및 정보 학습부로부터 전송되는 정보 및 데이터들을 저장하는 데이터베이스;를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to one embodiment of the present invention, the fire prediction system includes a second communication unit connected to the control unit through a network to receive the detection information and fire warning signal, and to transmit the fire prediction data; an information analysis unit that analyzes detection information and fire warning signals received from the second communication unit to determine whether a fire has occurred and analyzes the amount of change in the detection information to generate analysis result information; Information learning to generate fire prediction data that predicts whether a fire will occur in the charger by analyzing the sensed information and analysis result information through big data, and learning the data generated by big data analysis using a deep learning method. wealth; A database storing information and data transmitted from the second communication unit, the information analysis unit, and the information learning unit.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제2통신부는, 상기 제어부로부터 화재 경고 신호가 미포함되고, 감지정보들만 단독으로 수신되는 경우에는 상기 데이터베이스로 전송하여 저장되도록 구성되고, 상기 제어부로부터 감지정보들과 함께 화재 경고 신호가 수신되는 경우에는 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 상기 정보 분석부로 전송하여 분석이 이루어지도록 구성되는 것을 특징으로 한다.According to one embodiment of the present invention, the second communication unit is configured to transmit and store the detection information to the database when a fire warning signal is not included and only the detection information is received from the control unit. When a fire warning signal is received, the detection information and the fire warning signal are transmitted to the information analysis unit for analysis.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 정보 분석부는, 상기 제2통신부로부터 화재 경고 신호와 감지정보들이 수신되는 경우, 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 감지정보들과 상기 제2통신부로부터 전송된 화재 경고 신호와 감지정보들을 비교하여 수치 변화량을 산출하고, 산출한 수치 변화량를 포함하는 분석 결과 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.According to one embodiment of the present invention, when the information analysis unit receives the fire warning signal and detection information from the second communication unit, the detection information stored in the database and the fire warning signal transmitted from the second communication unit It is characterized by calculating a numerical change amount by comparing the and sensed information, and generating analysis result information including the calculated numerical change amount.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 정보 분석부는, 상기 산출한 수치 변화량 중에서 온도 수치 변화량, 일산화탄소 수치 변화량, 광량 수치 변화량을 파악하여 상기 복합 감지 모듈의 설정값을 초과하였는지 여부를 확인하고, 초과한 경우에만 충전기에서 실제 화재가 발생한 것으로 판단하고, 초과한 수치값에 대응하는 화재 발생 판단 수치값에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 한다.According to one embodiment of the present invention, the information analysis unit determines whether the set value of the complex detection module is exceeded by determining the temperature value change amount, carbon monoxide value change amount, and light amount value change amount among the calculated value change amounts, and determining whether the exceeded value value is exceeded. In only one case, it is determined that an actual fire has occurred in the charger, and information on the numerical value for determining the occurrence of a fire corresponding to the numerical value exceeded is stored in the database.
이와 같은 본 발명의 실시예에 의하면, 충전기 주변에 대한 각종 가스류 및 미세먼지, 온도, 습도 및 광량을 감지하여 화재의 발생 여부를 감지하여 화재에 의한 안전사고가 발생하는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.According to this embodiment of the present invention, it is possible to prevent safety accidents caused by fire by detecting the occurrence of fire by detecting various gases, fine dust, temperature, humidity, and amount of light around the charger. There is.
또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 충전기 주변의 각종 가스류 및 미세먼지, 온도, 습도 및 광량에 대한 정보를 수집하고, 수집한 정보들을 빅데이터화 하고, 이 빅데이터를 기반으로 딥러닝 방식으로 분석하여 화재의 발생 여부를 예측함으로써, 화재의 발생 여부를 사전에 대비할 수 있어, 화재에 의한 안전사고 및 재산의 피해를 사전에 예방할 수 있는 효과가 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, information on various gases, fine dust, temperature, humidity, and amount of light around the charger is collected, the collected information is converted into big data, and based on this big data, a deep learning method is used. By analyzing and predicting whether a fire will occur, it is possible to prepare in advance whether a fire will occur, which has the effect of preventing safety accidents and property damage caused by fire.
더불어, 본 발명의 다양하면서도 유익한 장점과 효과는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 본 발명의 구체적인 실시 형태를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다. In addition, the various and beneficial advantages and effects of the present invention are not limited to the above-described content, and may be more easily understood in the process of explaining specific embodiments of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템을 개략적으로 나타낸 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템의 EVSE를 나타낸 구성 블록도,
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지 시스템을 나타낸 구성 블록도,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 예측 시스템을 나타낸 구성 블록도이다.1 is a schematic configuration diagram of a fire detection and prediction system for an electric vehicle charger according to an embodiment of the present invention;
Figure 2 is a block diagram showing the EVSE of a fire detection and prediction system for an electric vehicle charger according to an embodiment of the present invention;
3 and 4 are block diagrams showing a fire detection system according to an embodiment of the present invention;
Figure 5 is a block diagram showing a fire prediction system according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. First, when adding reference signs to components in each drawing, it should be noted that the same components are given the same reference numerals as much as possible even if they are shown in different drawings. Additionally, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.
또한, 이하에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 하며, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 식별부호를 사용할 수 있다. 이러한 식별부호는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것이고, 설명의 편의를 위하여 사용되는 것일 뿐, 그 식별부호에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속" 된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, terms such as “include,” “comprise,” or “have” described below mean that the corresponding component may be included, unless specifically stated to the contrary, and thus do not exclude other components. It should be construed as being capable of further including other components, and all terms, including technical or scientific terms, are generally used by those skilled in the art to which the present invention pertains, unless otherwise defined. It has the same meaning as understood. Additionally, when describing the components of the present invention, identification symbols such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These identification codes are intended to distinguish the component from other components and are only used for convenience of explanation, and the identity, order, or order of the component is not limited by the identification code. When a component is described as being “connected,” “coupled,” or “connected” to another component, that component may be directly connected or connected to that other component, but there is another component between each component. It will be understood that elements may be “connected,” “combined,” or “connected.”
또한, 본 발명에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수 있다. 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.Additionally, in the present invention, some of the operations or functions described as being performed by a terminal, apparatus, or device may instead be performed on a server connected to the terminal, apparatus, or device. Likewise, some of the operations or functions described as being performed by the server may also be performed on a terminal, device, or device connected to the server.
또한, 본 발명의 각 실시예에 기재된 각각의 서버는, 단말, 장치 또는 디바이스와 네트워크를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 콘텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현되는 시스템일 수 있으며, 메모리, 프로세서, 통신 인터페이스, 입출력 인터페이스 및 데이터베이스를 포함할 수 있다.In addition, each server described in each embodiment of the present invention is implemented as a computer device or a plurality of computer devices that communicate with a terminal, device, or device through a network to provide commands, codes, files, content, services, etc. It may be a system and may include memory, processor, communication interface, input/output interface, and database.
이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하도록 한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
도시된 바와 같이, 본 발명의 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템은 EVSE(Electric Vehicle Supply Equipment: 100), 화재 감지 시스템(200) 및 화재 예측 시스템(300)을 포함하여 구성된다. As shown, the fire detection and prediction system for an electric vehicle charger of the present invention includes Electric Vehicle Supply Equipment (EVSE) 100, a fire detection system 200, and a fire prediction system 300.
여기서, EVSE(100)는 전기 자동차로 전기 에너지를 제공하는 전기 공급 장치로서, 전기 자동차에 접속되는 충전기(110)가 구성된다. Here, the EVSE 100 is an electricity supply device that provides electric energy to an electric vehicle, and includes a charger 110 connected to the electric vehicle.
이때, 충전기(110)에는 전기 자동차의 충전시 충전기(110)의 상태 변화를 감지하고, 충전기(110) 주변의 온도, 습도, 유해물질 및 유해가스의 농도 변화를 감지하여 EXSE(100)로 전송하는 화재 감지 시스템(200)이 구성된다. At this time, the charger 110 detects changes in the state of the charger 110 when charging the electric vehicle, detects changes in temperature, humidity, and concentration of harmful substances and harmful gases around the charger 110, and transmits them to the EXSE (100). A fire detection system 200 is configured.
이러한 EVSE(100)는 충전기(110)에 구성된 화재 감지 시스템(200)과 네트워크로 연결되어 이 화재 감지 시스템(200)에서 감지한 감지정보를 포함하는 감지신호를 수신받는 제어부(140)가 구성된다. This EVSE 100 is connected to the fire detection system 200 configured in the charger 110 through a network, and a control unit 140 is configured to receive a detection signal including detection information detected by the fire detection system 200. .
또한, EVSE(100)에는, 제어부(140)의 제어에 따라 상기 감지신호를 표시하는 디스플레이부(120)와, 화재 감지 시스템(200) 및 화재 예측 시스템(300)으로부터 각각 화재 경고 신호 및 화재 위험 신호가 수신되는 경우, 화재 발생에 대한 알람이 이루어지도록 구성되는 알람부(130)가 구성된다. In addition, the EVSE 100 includes a display unit 120 that displays the detection signal under the control of the control unit 140, and a fire warning signal and fire risk signal from the fire detection system 200 and the fire prediction system 300, respectively. When a signal is received, an alarm unit 130 is configured to issue an alarm regarding the occurrence of a fire.
여기서, 제어부(140)는 화재 감지 시스템(200)으로부터 전송되는 감지신호를 화재 예측 시스템(300)으로 전송하여 상기 감지신호의 분석이 이루어지도록 하고, 분석 결과 정보를 화재 예측 시스템(300)을 통해 수신받아 디스플레이부(120)를 통해 표시될 수 있도록 구성된다. Here, the control unit 140 transmits the detection signal transmitted from the fire detection system 200 to the fire prediction system 300 to analyze the detection signal, and sends the analysis result information through the fire prediction system 300. It is configured to be received and displayed through the display unit 120.
또한, 제어부(140)는 화재 감지 시스템(200)으로부터 화재 경고 신호가 수신되는 경우, 전기 자동차의 주변, 또는 충전기(110)에서의 화재가 발생한 것으로 판단하여, 알람부(130)를 구동시켜 화재에 대한 대비가 이루어질 수 있도록 구성된다.In addition, when a fire warning signal is received from the fire detection system 200, the control unit 140 determines that a fire has occurred around the electric vehicle or in the charger 110, and operates the alarm unit 130 to prevent the fire. It is structured so that preparations can be made.
이때, 알람부(130)는 디스플레이부(120)를 통해 경고 메세지의 송출이 이루어질 수 있도록 구성되거나, 또는 경고음을 송출하는 통상의 스피커 등으로 구성될 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다.At this time, the alarm unit 130 may be configured to transmit a warning message through the display unit 120, or may be configured as a typical speaker that transmits a warning sound, but is not limited to this.
디스플레이부(120)는 제어부(140)의 제어에 따라 화재 감지 시스템(200)에서 감지한 감지신호, 또는 화재 경고 신호를 표시하고, 화재 예측 시스템(300)에서 전송한 상기 감지신호에 대한 분석 결과 정보를 표시한다. The display unit 120 displays a detection signal or a fire warning signal detected by the fire detection system 200 under the control of the control unit 140, and the analysis result of the detection signal transmitted from the fire prediction system 300. Display information.
이때, 상기 분석 결과 정보는 화재 위험 신호를 포함할 수 있다.At this time, the analysis result information may include a fire risk signal.
이러한 디스플레이부(120)는 화재 감지 시스템(200)에서 전송하는 감지신호에 포함된 정보들에 대한 화재 발생 기준값을 설정할 수 있도록 구성되고, 상기 화재 발생 설정값의 설정이 완료되면, 제어부(140)를 통해 화재 감지 시스템(200) 및 화재 예측 시스템(300)으로 전송될 수 있도록 구성된다. The display unit 120 is configured to set a fire occurrence reference value for information included in the detection signal transmitted from the fire detection system 200, and when the setting of the fire occurrence setting value is completed, the control unit 140 It is configured to be transmitted to the fire detection system 200 and the fire prediction system 300 through .
즉, 화재 감지 시스템(200)에서 감지한 감지정보가 디스플레이부(120)에서 설정한 화재 발생 기준값을 초과하는 경우, 감지신호를 생성하여 제어부(140)에서 수신받을 수 있도록 구성되거나, 화재 예측 시스템(300)에서 감지신호를 분석할 때, 상기 감지신호에 포함된 정보들이 디스플레이부(120)를 통해 설정된 화재 발생 기준값을 초과하는지 여부를 분석하여 화재의 발생 여부에 대한 분석 결과 정보를 생성하여 제어부(140)로 전송하도록 구성될 수 있는 것이다. That is, when the detection information detected by the fire detection system 200 exceeds the fire occurrence reference value set in the display unit 120, a detection signal is generated and received by the control unit 140, or the fire prediction system is configured to generate a detection signal to be received by the control unit 140. When analyzing the detection signal at 300, it analyzes whether the information included in the detection signal exceeds the fire occurrence standard value set through the display unit 120, generates analysis result information on whether a fire has occurred, and generates analysis result information on whether a fire has occurred. It can be configured to transmit to (140).
화재 감지 시스템(200)은 충전기(110)에 구성되며, 이 충전기(110)가 전기 자동차에 접속되어 전기 에너지를 공급할 때, 충전기(110)의 내부 상태 및 이 충전기(110) 주변의 상태 변화를 감지하여 감지정보를 생성하고, 이 감지정보를 포함하는 감지신호를 제어부(140)로 전송하는 것으로, 상기 감지정보를 제어부(140)로 전송하는 제1통신부(210)와, 상기 감지정보를 생성하는 복합 감지 모듈(220)을 포함하여 구성된다. The fire detection system 200 is configured in the charger 110, and when the charger 110 is connected to the electric vehicle and supplies electric energy, it detects changes in the internal state of the charger 110 and the state around the charger 110. A first communication unit 210 transmits the detection information to the control unit 140 by detecting and generating detection information and transmitting a detection signal including this detection information to the control unit 140, and generating the detection information. It is configured to include a complex detection module 220 that
여기서, 복합 감지 모듈(220)에서 감지하는 감지정보는, 충전기(110)의 내부 상태 및 이 충전기(110) 주변의 상태 변화를 감지하는 감지정보로서, 초미세먼지, 미세먼지, 알콜, 알 데히드류, 일산화탄소, 이산화탄소, 메탄, LPG, 포름알데히드, 암모니아, 이산화질소, 이산화황의 존재 유무 및 수치 변화량에 대한 정보, 그리고 충전기(110)의 내부 및 이 충전기(110) 주변에 대한 온도 및 습도의 변화정보, 전기 자동차로 전기 에너지의 공급시 충전기(110) 및 이 충전기(110)와 전기 자동차의 접속 부위에서 발생하는 광량의 유무, 또는 이 광량의 발생 여부에 대한 정보를 포함하는 것이다. Here, the detection information detected by the complex detection module 220 is detection information that detects changes in the internal state of the charger 110 and the state around the charger 110, and includes ultrafine dust, fine dust, alcohol, and aldehyde. Information on the presence and change in values of gases, carbon monoxide, carbon dioxide, methane, LPG, formaldehyde, ammonia, nitrogen dioxide, and sulfur dioxide, and information on changes in temperature and humidity inside the charger 110 and around the charger 110. , When supplying electric energy to an electric vehicle, it includes information on whether there is an amount of light generated from the charger 110 and the connection area between the charger 110 and the electric vehicle, or whether this amount of light is generated.
이러한 복합 감지 모듈(220)은 초미세먼지와 미세먼지의 존재유무를 감지하고, 이 초미세먼지와 미세먼지의 농도를 감지하는 유해물질 감지부(211)와, 상기 온도 및 습도의 변화를 감지하는 온도 및 습도 감지부(222)와, 상기 광량의 발생 여부를 감지하여 불꽃이나 화염의 존재 여부를 감지할 수 있도록 포토 트랜지스터 센서를 포함하는 화재 감지부(223)와, 알콜, 알데히드류, 일산화탄소, 이산화탄소, 메탄, LPG의 유무 및 농도를 감지하는 유기화합물 감지부(224)와, 포름알데히드의 유무 및 농도를 감지하는 HCHO 감지부(225) 및 암모니아, 이산화질소, 이산화황의 유무 및 농도를 감지하는 유독물 감지부(226)로 구성된다.This complex detection module 220 detects the presence or absence of ultrafine dust and fine dust, a hazardous substance detection unit 211 that detects the concentration of ultrafine dust and fine dust, and detects changes in temperature and humidity. a temperature and humidity detection unit 222, a fire detection unit 223 including a photo transistor sensor to detect the presence of a spark or flame by detecting whether the amount of light is generated, and alcohol, aldehydes, and carbon monoxide. , an organic compound detection unit 224 that detects the presence and concentration of carbon dioxide, methane, and LPG, an HCHO detection unit 225 that detects the presence and concentration of formaldehyde, and an organic compound detection unit 225 that detects the presence and concentration of ammonia, nitrogen dioxide, and sulfur dioxide. It consists of a toxic substance detection unit 226.
여기서, 유해물질 감지부(221)는 디스플레이부(120)를 통해 설정된 화재 발생 기준값을 초과하거나, 또는 0.003~1mg/㎥를 초과하는 경우, 이에 대한 화재 경고 신호를 생성하여 제어부(140)로 전송할 수 있다.Here, the hazardous substance detection unit 221 generates a fire warning signal and transmits it to the control unit 140 when it exceeds the fire occurrence standard value set through the display unit 120 or exceeds 0.003 to 1 mg/㎥. You can.
또한, 온도 및 습도 감지부(222)는 충전기(110)의 내부, 또는 충전기(110)와 전기 자동차가 접속된 위치의 온도 및 습도가 상기 화재 발생 기준값을 초과하거나, 또는 상기 온도 및 습도의 변화량이 초당 0.1℃/0.1%RH를 초과하는 경우, 이에 대한 화재 경고 신호를 생성하여 제어부(140)로 전송할 수 있다.In addition, the temperature and humidity detection unit 222 detects when the temperature and humidity inside the charger 110 or at a location where the charger 110 and the electric vehicle are connected exceed the fire occurrence reference value, or when the change in temperature and humidity If it exceeds 0.1°C/0.1%RH per second, a fire warning signal may be generated and transmitted to the control unit 140.
이때, 온도 및 습도 감지부(222)는 상기 충전기(110)의 표면 온도를 측정할 수 있으며, 충전기(110)의 표면 온도가 화재 발생 기준값을 초과하는 경우에 이에 대한 화재 경고 신호를 생성하여 제어부(140)로 전송할 수 있다.At this time, the temperature and humidity detection unit 222 can measure the surface temperature of the charger 110, and when the surface temperature of the charger 110 exceeds the fire occurrence standard value, a fire warning signal is generated for the control unit. It can be sent to (140).
이러한 온도 및 습도 감지부(222)는 -200℃ ~ +600℃의 범위로 충전기(110)의 내부, 또는 충전기(110)와 전기 자동차가 접속된 위치, 충전기(110)의 표면에 대한 온도를 측정할 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다.This temperature and humidity detection unit 222 measures the temperature of the inside of the charger 110, the location where the charger 110 and the electric vehicle are connected, and the surface of the charger 110 in the range of -200°C to +600°C. It can be measured, but is not limited to this.
아울러, 유기화합물 감지부(224)와 HCHO 감지부(225)의 경우에는 전술한 유기화학물들과 포름알데히드가 화재 발생 기준값 이상으로 감지되거나, 또는 0.01~100PPM 범위 이내에서 감지되는 경우에 이에 대한 화재 경고 신호를 생성하여 제어부(140)로 전송할 수 있다.In addition, in the case of the organic compound detection unit 224 and the HCHO detection unit 225, if the above-mentioned organic chemicals and formaldehyde are detected above the fire occurrence standard value or are detected within the range of 0.01 to 100 PPM, a fire is detected for this. A warning signal can be generated and transmitted to the control unit 140.
이때, 유기화합물 감지부(224)는 일산화탄소의 수치가 단독으로 화재 발생 기준값 이상으로 감지되거나, 또는 0.005PPM 이상 감지되는 경우에 화재 경고 신호를 생성하여 제어부(140)로 전송할 수 있다.At this time, the organic compound detection unit 224 may generate a fire warning signal and transmit it to the control unit 140 when the level of carbon monoxide is detected to be higher than the fire occurrence standard value or 0.005 PPM or higher.
이와 같이 구성된 복합 감지 모듈(220)은 전술한 감지정보들을 실시간 감지하여 제1통신부(210)를 통해 제어부(140)로 전송한다. The complex detection module 220 configured as described above detects the above-mentioned detection information in real time and transmits it to the control unit 140 through the first communication unit 210.
이때, 실시간으로 전송되는 감지정보들은 후술할 화재 예측 시스템(300)을 통해 분석이 이루어지도록 구성된다.At this time, the detection information transmitted in real time is configured to be analyzed through the fire prediction system 300, which will be described later.
화재 예측 시스템(300)은 제어부(140)로부터 화재 감지 시스템(200)을 통해 감지한 감지정보들과 화재 경고 신호를 수신받아, 이 감지정보들과 화재 경고 신호를 분석하여 충전기(110)의 화재 발생 여부를 판단하고, 상기 충전기(110)의 화재 발생시 화재 감지 시스템(200)에서 감지한 정보들의 변화량을 분석한 분석 결과 정보를 생성하여 제어부(140)로 전송한다. The fire prediction system 300 receives detection information and fire warning signals detected through the fire detection system 200 from the control unit 140, analyzes the detection information and fire warning signals, and analyzes the detection information and fire warning signals to detect fire in the charger 110. It determines whether a fire has occurred in the charger 110, and generates information as a result of analysis by analyzing the amount of change in information detected by the fire detection system 200 when a fire occurs in the charger 110 and transmits it to the control unit 140.
또한, 화재 예측 시스템(300)은 실시간으로 전송되는 화재 감지 시스템(200)의 감지정보들을 빅데이터화한 후, 상기 분석 결과 정보와 함께 딥 러닝(Deep learning) 방식으로 학습하여 충전기(110)의 화재 발생 여부를 예측하는 화재 예측 데이터를 생성하고, 생성한 화재 예측 데이터를 제어부(140)로 전송한다.In addition, the fire prediction system 300 converts the detection information of the fire detection system 200 transmitted in real time into big data, and then learns it with the analysis result information using deep learning to detect the fire of the charger 110. Fire prediction data that predicts occurrence of fire is generated, and the generated fire prediction data is transmitted to the control unit 140.
이러한 화재 예측 시스템(300)은 제어부(140)와 네트워크로 연결되어 상기 감지정보들을 수신받으며, 상기 화재 예측 데이터를 송신하는 제2통신부(310)와, 제2통신부(310)에서 수신받은 감지정보들과 화재 경고 신호를 분석하여 화재 발생 여부의 판단 및 상기 감지정보들의 변화량을 분석하여 분석 결과 정보를 생성하는 정보 분석부(320)와, 상기 감지정보들과 분석 결과 정보를 빅데이터화하여 화재 예측 데이터를 생성하는 정보 학습부(330)와 상기 감지정보들, 분석 결과 정보 및 화재 예측 데이터를 저장하는 데이터베이스(340)를 포함하여 구성된다.This fire prediction system 300 is connected to the control unit 140 through a network to receive the detection information, a second communication unit 310 that transmits the fire prediction data, and detection information received from the second communication unit 310. An information analysis unit 320 that determines whether a fire has occurred by analyzing fire warning signals and generates analysis result information by analyzing the amount of change in the detection information, and predicts fire by converting the detection information and analysis result information into big data. It includes an information learning unit 330 that generates data, and a database 340 that stores the detection information, analysis result information, and fire prediction data.
여기서, 제2통신부(310)는 제어부(140)로부터 화재 경고 신호가 미포함되고, 감지정보들만 단독으로 수신되는 경우에는 데이터베이스(340)로 전송하여 저장되도록 한다. Here, when the fire warning signal is not included from the control unit 140 and only the detection information is received, the second communication unit 310 transmits the information to the database 340 and stores it.
즉, 감지정보들만 단독으로 수신되는 경우, 이 감지정보들은 상기 화재 감지 시스템(200)의 복합 감지 모듈(220)에 설정된 설정값을 초과하지 않는 정보들이고, 충전기(110)에서의 화재가 발생하지 않은 상태의 정보인 것이다.That is, when only the detection information is received alone, the detection information is information that does not exceed the setting value set in the complex detection module 220 of the fire detection system 200, and a fire in the charger 110 does not occur. This is information in an unused state.
또한, 제2통신부(310)는 제어부(140)로부터 감지정보들과 함께 화재 경고 신호가 수신되는 경우에는 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 정보 분석부(320)로 전송하여 분석이 이루어지도록 한다.In addition, when a fire warning signal is received along with detection information from the control unit 140, the second communication unit 310 transmits the detection information and fire warning signal to the information analysis unit 320 for analysis. .
이러한 정보 분석부(320)는 제2통신부(310)로부터 화재 경고 신호와 감지정보들이 수신되는 경우, 데이터베이스(340)에 저장되어 있는 감지정보들(이하, 제1감지정보들이라고 함.)과 제2통신부(310)로부터 전송된 화재 경고 신호와 감지정보들(이하, 제2감지정보들이라고 함.)을 비교하여 제2감지정보들의 수치 변화량을 산출하고, 산출한 수치 변화량를 포함하는 분석 결과 정보를 생성하여 제2통신부(310)를 통해 제어부(140)로 전송하는 한편, 데이터베이스(340)에 저장한다.When the fire warning signal and detection information are received from the second communication unit 310, the information analysis unit 320 stores the detection information (hereinafter referred to as first detection information) stored in the database 340 and By comparing the fire warning signal transmitted from the second communication unit 310 and the detection information (hereinafter referred to as second detection information), the numerical change in the second detection information is calculated, and the analysis result including the calculated numerical change is calculated. Information is generated and transmitted to the control unit 140 through the second communication unit 310 and stored in the database 340.
아울러, 정보 분석부(320)는 산출한 수치 변화량 중에서 온도 수치 변화량, 일산화탄소 수치 변화량, 광량 수치 변화량을 파악하여 상기 각각의 정보들의 변화량이 복합 감지 모듈(220)의 설정값을 초과하였는지 여부를 확인하고, 초과한 경우에만 충전기(110)에서 실제 화재가 발생한 것으로 판단하고, 초과한 수치값에 대응하는 화재 발생 판단 수치값에 대한 정보를 데이터베이스(340)에 저장한다.In addition, the information analysis unit 320 determines the temperature value change, carbon monoxide value change, and light amount change among the calculated value changes to determine whether the amount of change in each information exceeds the set value of the complex detection module 220. And only when it is exceeded, it is determined that a fire has actually occurred in the charger 110, and information on the numerical value for determining the occurrence of a fire corresponding to the exceeded numerical value is stored in the database 340.
정보 학습부(330)는 제1 및 제2감지정보들과 정보 분석부(320)에서 분석한 분석 결과 정보 및 화재 발생 판단 수치값을 빅데이터 분석이 이루어지도록 구성되며, 빅데이터 분석이 이루어진 데이터들을 딥 러닝(Deep learning) 방식으로 학습하여 충전기(110)의 화재 발생 여부를 예측하는 화재 예측 데이터를 생성하고, 생성한 화재 예측 데이터를 데이터베이스(340)에 저장하는 한편, 제어부(140)로 전송하여 디스플레이부(120)를 통해 표시할 수 있도록 구성된다. The information learning unit 330 is configured to perform big data analysis on the first and second detection information, the analysis result information analyzed by the information analysis unit 320, and the numerical values for determining the occurrence of a fire, and the data on which the big data analysis was performed. By learning the data using deep learning, fire prediction data is generated to predict whether a fire will occur in the charger 110, and the generated fire prediction data is stored in the database 340 and transmitted to the control unit 140. It is configured to be displayed through the display unit 120.
이때, 디스플레이부(120)에서는 화재 발생 기준값의 설정시 정보 학습부(330)를 통해 생성된 화재 예측 데이터를 기초로 하여 설정이 이루어짐이 바람직할 것이다.At this time, it would be desirable for the display unit 120 to set the fire occurrence reference value based on fire prediction data generated through the information learning unit 330.
이와 같은 본 발명은 EVSE(100)의 제어부(140)에서 정보 학습부(330)로부터 제공되는 화재 예측 데이터를 기초로 하여 화재 감지 시스템(200)에서 전송되는 감지정보 및 화재 경고 신호가 상기 화재 예측 데이터와의 유사성을 판단하고, 유사하다고 판단되는 경우, 알람부(130)를 구동시켜 화재 발생에 대한 경고가 이루어지도록 할 수 있다. According to the present invention, the detection information and fire warning signal transmitted from the fire detection system 200 are based on the fire prediction data provided from the information learning unit 330 in the control unit 140 of the EVSE 100 to predict the fire. Similarity with the data is determined, and if it is determined to be similar, the alarm unit 130 can be driven to issue a warning about a fire occurrence.
이는, 실제 화재가 발생하지 않았다 하더라도 사전에 화재 예측 데이터를 기준으로 경고가 이루어지도록 함으로써, 충전기(110)에 대한 안전점검을 수행할 수 있도록 하는 한편, 화재에 의한 안전사고 및 재산의 피해를 사전에 예방할 수 있을 것이다.This allows a safety inspection of the charger 110 to be performed by ensuring that a warning is issued in advance based on fire prediction data even if an actual fire has not occurred, while also preventing safety accidents and property damage due to fire. can be prevented.
한편, 본 발명에 기재된 네트워크는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.Meanwhile, the network described in the present invention refers to a connection structure that allows information exchange between nodes such as a plurality of terminals and servers. Examples of such networks include RF, 3rd Generation Partnership Project (3GPP) network, and LTE. (Long Term Evolution) network, 5GPP (5th Generation Partnership Project) network, WIMAX (World Interoperability for Microwave Access) network, Internet, LAN (Local Area Network), Wireless LAN (Wireless Local Area Network), WAN (Wide) Area Network, PAN (Personal Area Network), Bluetooth network, NFC network, satellite broadcasting network, analog broadcasting network, DMB (Digital Multimedia Broadcasting) network, etc., but are not limited thereto.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely an illustrative explanation of the technical idea of the present invention, and various modifications and variations will be possible to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention. Accordingly, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention, but are for illustrative purposes, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted in accordance with the claims below, and all technical ideas within the equivalent scope should be construed as being included in the scope of rights of the present invention.
100: EVSE
110: 충전기
120: 디스플레이부
130: 알람부
140: 제어부
200: 화재 감지 시스템
210: 제1통신부
220: 복합 감지 모듈
221: 유해물질 감지부
222: 온도 및 습도 감지부
223: 화재 감지부
224: 유기화합물 감지부
225: HCHO 감지부
226: 유독물 감지부
300: 화재 예측 시스템
310: 제2통신부
320: 정보 분석부
330: 정보 학습부
340: 데이터베이스100: EVSE 110: Charger
120: display unit 130: alarm unit
140: Control unit 200: Fire detection system
210: First communication unit 220: Complex detection module
221: Hazardous substance detection unit 222: Temperature and humidity detection unit
223: fire detection unit 224: organic compound detection unit
225: HCHO detection unit 226: Toxic substance detection unit
300: Fire prediction system 310: 2nd Department of Communication
320: Information analysis department 330: Information learning department
340: database
Claims (8)
상기 충전기의 내부 상태 및 상기 충전기 주변의 상태 변화를 감지하여 감지정보들과 화재 경고 신호를 생성하여 상기 EVSE로 전송하는 화재 감지 시스템; 및
상기 EVSE로부터 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 수신받아 분석하여 상기 충전기의 화재 발생 여부를 판단하고, 상기 충전기의 화재 발생시 상기 화재 감지 시스템에서 감지한 정보들의 변화량을 분석한 분석 결과 정보를 생성하며, 상기 감지정보들, 화재 경고 신호 및 분석 결과 정보를 분석하여 상기 충전기의 화재 발생 여부를 예측하는 화재 예측 데이터를 생성하여 상기 EVSE로 전송하는 화재 예측 시스템;을 포함하고,
상기 EVSE는,
상기 화재 감지 시스템으로부터 전송되는 감지정보들과 화재 경고 신호를 상기 화재 예측 시스템으로 전송하고, 상기 화재 예측 데이터를 수신받아 전송하는 제어부와,
상기 제어부의 제어에 따라 상기 감지정보들, 화재 경고 신호, 화재 예측 데이터를 표시하는 디스플레이부와,
상기 제어부의 제어에 따라 화재 발생에 대한 알람이 이루어지도록 구성되는 알람부
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템.
Electric Vehicle Supply Equipment (EVSE) including a charger connected to an electric vehicle;
A fire detection system that detects changes in the internal state of the charger and the state around the charger, generates detection information and a fire warning signal, and transmits them to the EVSE; and
Receive and analyze the detection information and fire warning signal from the EVSE to determine whether a fire has occurred in the charger, and generate analysis result information by analyzing the amount of change in information detected by the fire detection system when a fire occurs in the charger. , a fire prediction system that analyzes the detection information, fire warning signals, and analysis result information to generate fire prediction data that predicts whether a fire will occur in the charger and transmits it to the EVSE;
The EVSE is,
A control unit that transmits detection information and fire warning signals transmitted from the fire detection system to the fire prediction system, and receives and transmits the fire prediction data;
A display unit that displays the detection information, fire warning signal, and fire prediction data under the control of the control unit,
An alarm unit configured to provide an alarm for fire occurrence under the control of the control unit.
A fire detection and prediction system for an electric vehicle charger, further comprising:
상기 디스플레이부는,
상기 화재 감지 시스템에서 전송하는 감지신호에 포함된 정보들에 대한 화재 발생 기준값을 설정할 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템.
According to paragraph 1,
The display unit,
A fire detection and prediction system for an electric vehicle charger, characterized in that it is configured to set a fire occurrence reference value for information included in the detection signal transmitted from the fire detection system.
상기 화재 감지 시스템에서 감지하는 감지정보들은,
상기 충전기의 내부 및 상기 충전기 주변에 대한 초미세먼지, 미세먼지, 알콜, 알 데히드류, 일산화탄소, 이산화탄소, 메탄, LPG, 포름알데히드, 암모니아, 이산화질소, 이산화황의 존재 유무 및 수치 변화량에 대한 정보, 온도 및 습도의 변화정보, 상기 충전기 및 상기 충전기와 전기 자동차의 접속 부위에서 발생하는 광량의 유무, 또는 상기 광량의 발생 여부에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템.
According to paragraph 1,
The detection information detected by the fire detection system is,
Information on the presence and change in levels of ultrafine dust, fine dust, alcohol, aldehydes, carbon monoxide, carbon dioxide, methane, LPG, formaldehyde, ammonia, nitrogen dioxide, and sulfur dioxide in and around the charger, and temperature. And a fire detection and prediction system for an electric vehicle charger, comprising information on changes in humidity, the presence or absence of the amount of light generated from the charger and the connection area between the charger and the electric vehicle, or information on whether the amount of light is generated.
상기 화재 감지 시스템은,
상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 상기 제어부로 전송하는 제1통신부;
상기 충전기의 내부 상태 및 상기 충전기 주변의 상태 변화를 감지하여 감지정보를 생성하고, 상기 감지정보들이 상기 복합 감지 모듈의 설정값을 초과하는 경우, 화재 경고 신호를 생성하여 상기 제1통신부로 전송하는 복합 감지 모듈;을 포함하며,
상기 복합 감지 모듈은,
상기 초미세먼지와 미세먼지의 존재유무 및 농도를 감지하는 유해물질 감지부와, 상기 온도 및 습도의 변화를 감지하는 온도 및 습도 감지부와, 상기 광량의 발생 여부를 감지하여 불꽃이나 화염의 존재 여부를 감지하는 화재 감지부와, 상기 알콜, 알데히드류, 일산화탄소, 이산화탄소, 메탄, LPG의 유무 및 농도를 감지하는 유기화합물 감지부와, 포름알데히드의 유무 및 농도를 감지하는 HCHO 감지부와, 상기 암모니아, 이산화질소, 이산화황의 유무 및 농도를 감지하는 유독물 감지부를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템.
According to paragraph 3,
The fire detection system is,
a first communication unit transmitting the detection information and a fire warning signal to the control unit;
Generates detection information by detecting changes in the internal state of the charger and conditions around the charger, and when the detection information exceeds the set value of the complex detection module, generates a fire warning signal and transmits it to the first communication unit. It includes a complex detection module;
The complex detection module,
A hazardous substance detection unit that detects the presence and concentration of the ultrafine dust and fine dust, a temperature and humidity detection unit that detects changes in the temperature and humidity, and a detection unit that detects the occurrence of the amount of light to detect the presence of a spark or flame. A fire detection unit that detects the presence or absence of alcohol, aldehydes, carbon monoxide, carbon dioxide, methane, and LPG, an organic compound detection unit that detects the presence and concentration of formaldehyde, an HCHO detection unit that detects the presence and concentration of formaldehyde, and A fire detection and prediction system for an electric vehicle charger, comprising a toxic detection unit that detects the presence and concentration of ammonia, nitrogen dioxide, and sulfur dioxide.
상기 화재 예측 시스템은,
상기 제어부와 네트워크로 연결되어 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 수신받으며, 상기 화재 예측 데이터를 송신하는 제2통신부;
상기 제2통신부에서 수신받은 감지정보들과 화재 경고 신호를 분석하여 화재 발생 여부의 판단 및 상기 감지정보들의 변화량을 분석하여 분석 결과 정보를 생성하는 정보 분석부;
상기 감지정보들과 분석 결과 정보를 빅데이터 분석하고, 빅데이터 분석에 의해 생성된 데이터들을 딥 러닝(Deep learning) 방식으로 학습하여 상기 충전기의 화재 발생 여부를 예측하는 화재 예측 데이터를 생성하는 정보 학습부;
상기 제2통신부, 정보 분석부 및 정보 학습부로부터 전송되는 정보 및 데이터들을 저장하는 데이터베이스;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템.
According to paragraph 1,
The fire prediction system is,
a second communication unit connected to the control unit through a network to receive the detection information and fire warning signals and transmit the fire prediction data;
an information analysis unit that analyzes detection information and fire warning signals received from the second communication unit to determine whether a fire has occurred and analyzes the amount of change in the detection information to generate analysis result information;
Information learning to generate fire prediction data that predicts whether a fire will occur in the charger by analyzing the sensed information and analysis result information through big data, and learning the data generated by big data analysis using a deep learning method. wealth;
a database storing information and data transmitted from the second communication unit, the information analysis unit, and the information learning unit;
A fire detection and prediction system for an electric vehicle charger, comprising:
상기 제2통신부는,
상기 제어부로부터 화재 경고 신호가 미포함되고, 감지정보들만 단독으로 수신되는 경우에는 상기 데이터베이스로 전송하여 저장되도록 구성되고, 상기 제어부로부터 감지정보들과 함께 화재 경고 신호가 수신되는 경우에는 상기 감지정보들과 화재 경고 신호를 상기 정보 분석부로 전송하여 분석이 이루어지도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템.
According to clause 5,
The second communication department,
If a fire warning signal is not included and only the detection information is received from the control unit, it is configured to be transmitted to the database and stored, and if a fire warning signal is received together with the detection information from the control unit, the detection information and A fire detection and prediction system for an electric vehicle charger, characterized in that it is configured to transmit a fire warning signal to the information analysis unit for analysis.
상기 정보 분석부는,
상기 제2통신부로부터 화재 경고 신호와 감지정보들이 수신되는 경우, 상기 데이터베이스에 저장되어 있는 감지정보들과 상기 제2통신부로부터 전송된 화재 경고 신호와 감지정보들을 비교하여 수치 변화량을 산출하고, 산출한 수치 변화량를 포함하는 분석 결과 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템.
According to clause 5,
The information analysis department,
When fire warning signals and detection information are received from the second communication unit, a numerical change is calculated by comparing the detection information stored in the database with the fire warning signal and detection information transmitted from the second communication unit, and the calculated A fire detection and prediction system for an electric vehicle charger, characterized in that it generates analysis result information including numerical changes.
상기 정보 분석부는,
상기 산출한 수치 변화량 중에서 온도 수치 변화량, 일산화탄소 수치 변화량, 광량 수치 변화량을 파악하여 상기 복합 감지 모듈의 설정값을 초과하였는지 여부를 확인하고, 초과한 경우에만 충전기에서 실제 화재가 발생한 것으로 판단하고, 초과한 수치값에 대응하는 화재 발생 판단 수치값에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 전기 자동차 충전기용 화재 감지 및 예측 시스템.
In clause 7,
The information analysis department,
Among the calculated value changes, the temperature value change, carbon monoxide value change, and light intensity change are determined to determine whether the set value of the complex detection module is exceeded. Only when exceeded, it is determined that an actual fire has occurred in the charger, and only when exceeded, A fire detection and prediction system for an electric vehicle charger, characterized in that information about the numerical value for determining the occurrence of a fire corresponding to one numerical value is stored in a database.
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| KR102364024B1 (en) | 2021-05-31 | 2022-02-17 | (주)엘아이티씨 | Fire detection and alarm devices for switchgear |
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| KR102364024B1 (en) | 2021-05-31 | 2022-02-17 | (주)엘아이티씨 | Fire detection and alarm devices for switchgear |
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