一种基于物联网的控制柜智能防火系统及方法与流程

1.本发明涉及控制柜防火技术领域，具体为一种基于物联网的控制柜智能防火系统及方法。


背景技术：

2.电气控制柜是电力系统与设备进行连接的桥梁，常见的控制柜具有过载、短路、缺相保护等保护功能；它具有结构紧凑、工作稳定、功能齐全；可以根据实际控制规摸大小，进行组合，既可以实现单柜自动控制，也可以实现多柜通过工业以太网或工业现场总线网络组成集散(dcs)控制系统；能够适应各种大小规模的工业自动化控制场合；户外控制柜在使用过程中会产生热量，特别是在部分电气元器件发生故障时，产生的热量急剧增加，进而容易产生火灾隐患。
3.现有的电力控制柜一般通过在内部设置温度传感器，并根据传感器的温度值与预警温度点和断电温度点进行比对，根据监测温度值的大小来执行对应的操作。
4.然而，现有的控制柜监测系统与控制柜集成设置，因此当电气火灾产生时，存在监测系统失灵的风险；同时，针对户外用控制柜，其温度会受到环境因素的影响，因此单独以内部监测的温度进行判断，容易产生误判的结果，进而影响对控制柜的管理过程。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于物联网的控制柜智能防火系统及方法，解决以下技术问题：
6.如何提高对控制柜内电气火灾监测的准确性及有效性。
7.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
8.一种基于物联网的控制柜智能防火系统，所述系统包括：
9.温度传感器，包括若干组，其中一组设置与控制柜外，其余组设置于控制柜内，用于监测环境温度数据及控制柜内各个位置的温度数据；
10.太阳能组件，设置在配电箱的顶部，用于通过太阳能为系统供能；
11.储能电池，用于存储太阳能组件产生的电能；
12.分析控制模块，用于根据各组温度传感器监测的温度数据及太阳能组件的实时发电功率对控制柜的火灾风险进行分析，获得预警信号；
13.通讯模组，用于将预警信号发送至管理端。
14.进一步地，所述分析控制模块的工作过程包括：
15.根据太阳能组件的实时发电功率及环境温度数据预测当前光照强度；
16.根据当前光照强度及环境温度数据分析获得环境产热量；
17.根据控制柜内各个位置的温度数据及环境产热量对控制柜的火灾风险进行分析。
18.进一步地，对控制柜火灾风险进行分析的过程包括：
19.将控制柜内温度数据中的最大值t
max
与温度阈值t
thr
进行比对：
20.若t
max
≥t
thr
，则进行预警；
21.否则，进行火灾风险预警分析，所述预警分析的过程包括：
22.通过公式通过公式计算获得当前t时刻的火灾风险值r
t
(t)；
23.其中，m为温度传感器的数量，i∈[1，m]；ti(t)为第i个温度传感器在t时刻监测的温度值；te(t)为t时刻分析获得环境产热量；σ为调节系数；n为温度数据高于温度平均值的温度传感器数量，j∈[1，n]；t0为第一预设时段，t
max
(t)为温度的最大值；x1、x2为预设系数；
[0024]
根据火灾风险值r
t
(t)对当前控制柜的火灾风险进行预警。
[0025]
进一步地，对火灾风险预警分析的过程包括：
[0026]
将火灾风险值r
t
(t)与风险阈值r
thr
进行比对：
[0027]
若r
t
(t)≥r
thr
，则进行预警；
[0028]
否则，保持正常运行。
[0029]
进一步地，所述环境产热量te(t)计算的过程包括：
[0030]
根据环境温度数据获取对应温度条件下的光能转化效率函数；
[0031]
将实时发电功率输入至光能转化效率函数中，获得当前光照强度值lux(t)；
[0032]
通过公式计算获得环境产热量te(t)；
[0033]
其中，f
x
预设转化函数；t1为第二预设时段；to(t)为环境温度值；y1、y2为预设系数；h为参考函数。
[0034]
进一步地，所述系统还包括散热模块；
[0035]
所述散热模块用于对控制柜内部进行散热。
[0036]
进一步地，所述散热模块进行散热的过程包括：
[0037]
通过公式计算出当前控制柜内热量值q
t
(t)；
[0038]
将q
t
(t)与预设阈值区间[q1，q2]进行比对：
[0039]
若q
t
(t)＜q1，则不进行散热；
[0040]
若q
t
(t)∈[q1，q2]，则通过散热模块进行散热，且散热模块的工作功率为
[0041]
若q
t
(t)≥q2，则以最大功率进行散热并进行预警；
[0042]
其中，p为预设基础功率；d1为温度最大值对应温度传感器与温度值排序第二温度传感器之间的欧拉距离。
[0043]
一种基于物联网的控制柜智能防火方法，所述控制柜智能防火方法通过所述的一种基于物联网的控制柜智能防火系统实现。本发明的有益效果：
[0044]
(1)本发明通过设置独立的供电系统，来实现系统的独立监测防火过程，在温度传感器对配电柜内部温度进行监测的基础上，还能结合太阳能组件的实时发电功率及设置于外部的温度传感器对环境的温度状态进行综合判断，剔除掉环境因素对控制箱内部温度判
断结果的影响，进而提高的判断的准确性。
附图说明
[0045]
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
[0046]
图1是本发明控制柜智能防火系统的概要框示意图。
具体实施方式
[0047]
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0048]
请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种基于物联网的控制柜智能防火系统，所述系统包括：
[0049]
温度传感器，包括若干组，其中一组设置与控制柜外，其余组设置于控制柜内，用于监测环境温度数据及控制柜内各个位置的温度数据；
[0050]
太阳能组件，设置在配电箱的顶部，用于通过太阳能为系统供能；
[0051]
储能电池，用于存储太阳能组件产生的电能；
[0052]
分析控制模块，用于根据各组温度传感器监测的温度数据及太阳能组件的实时发电功率对控制柜的火灾风险进行分析，获得预警信号；
[0053]
通讯模组，用于将预警信号发送至管理端。
[0054]
通过上述技术方案，本实施例通过设置独立的供电系统，来实现系统的独立监测防火过程，通过设置太阳能组件及储能电池来提供电能，同时，在温度传感器对配电柜内部温度进行监测的基础上，还能结合太阳能组件的实时发电功率及设置于外部的温度传感器对环境的温度状态进行综合判断，剔除掉环境因素对控制箱内部温度判断结果的影响，进而提高的判断的准确性。
[0055]
作为本发明的一种实施方式，所述分析控制模块的工作过程包括：
[0056]
根据太阳能组件的实时发电功率及环境温度数据预测当前光照强度；
[0057]
根据当前光照强度及环境温度数据分析获得环境产热量；
[0058]
根据控制柜内各个位置的温度数据及环境产热量对控制柜的火灾风险进行分析。
[0059]
通过上述技术方案，本实施例提供了分析控制模块的工作过程，首先根据太阳能组件的实时发电功率及环境温度数据预测当前光照强度，再根据当前光照强度及环境温度数据分析获得环境产热量，最后根据控制柜内各个位置的温度数据及环境产热量对控制柜的火灾风险进行分析，通过上述过程，能够实现对实时光照状态的判断，结合环境温度数据，进而能够对环境对控制柜内部温度的影响进行判断，进而在后续的判断过程中，保证判断结果的准确性。
[0060]
需要说明的是，上述技术方案中，光照强度的判断过程根据太阳能组件的规格、性能等因素判断，在本实施例中不作进一步详述。
[0061]
作为本发明的一种实施方式，对控制柜火灾风险进行分析的过程包括：
[0062]
将控制柜内温度数据中的最大值t
max
与温度阈值t
thr
进行比对：
[0063]
若t
max
≥t
thr
，则进行预警；
[0064]
否则，进行火灾风险预警分析，所述预警分析的过程包括：
[0065]
通过公式通过公式计算获得当前t时刻的火灾风险值r
t
(t)；
[0066]
其中，m为温度传感器的数量，i∈[1，m]；ti(t)为第i个温度传感器在t时刻监测的温度值；te(t)为t时刻分析获得环境产热量；σ为调节系数；n为温度数据高于温度平均值的温度传感器数量，j∈[1，n]；t0为第一预设时段，t
max
(t)为温度的最大值；x1、x2为预设系数；
[0067]
根据火灾风险值r
t
(t)对当前控制柜的火灾风险进行预警。
[0068]
对火灾风险预警分析的过程包括：
[0069]
将火灾风险值r
t
(t)与风险阈值r
thr
进行比对：
[0070]
若r
t
(t)≥r
thr
，则进行预警；
[0071]
否则，保持正常运行。
[0072]
通过上述技术方案，本实施例提供了火灾风险分析的具体过程，首先对控制柜内温度数据中的最大值t
max
与温度阈值t
thr
进行比对，若t
max
≥t
thr
，说明配电柜内温度过高，因此直接进行预警，提醒管理人员对控制柜进行查看及检修；否则，则进行进一步分析判断，通过公式接进行预警，提醒管理人员对控制柜进行查看及检修；否则，则进行进一步分析判断，通过公式计算获得当前t时刻的火灾风险值r
t
(t)，在上述计算过程中，综合了控制柜内温度的整体状态、累计状态及相对平均值的超差状态，同时，剔除了环境因素对控制柜内部温度状态的影响，因此，通过将获得的火灾风险值r
t
(t)与风险阈值r
thr
的比对，进而实现对火灾风险的预警。
[0073]
需要说明的是，上述技术方案1中的调节系数σ、预设系数x1、x2均根据经验数据拟合获得；第一预设时段t0根据经验数据选择设定；在此不作进一步详述。
[0074]
作为本发明的一种实施方式，所述环境产热量te(t)计算的过程包括：
[0075]
根据环境温度数据获取对应温度条件下的光能转化效率函数；
[0076]
将实时发电功率输入至光能转化效率函数中，获得当前光照强度值lux(t)；
[0077]
通过公式计算获得环境产热量te(t)；
[0078]
其中，f
x
预设转化函数；t1为第二预设时段；to(t)为环境温度值；y1、y2为预设系数；h为参考函数。
[0079]
通过上述技术方案，本实施例给出了环境产热量te(t)的计算过程，根据环境温度数据获取对应温度条件下的光能转化效率函数；将实时发电功率输入至光能转化效率函数中，获得当前光照强度值lux(t)；通过公式计算获得环境产热量te(t)，其中，预设转化函数f
x
、预设系数y1、y2及参考函数h根据测试数据拟合确定，第二预设时段t1根据经验数据选择设定，因此，获得的环境产热量te(t)结合检测
到的温度及光照对控制柜温度的影响，实现环境温度对控制柜内部温度影响的判断。
[0080]
作为本发明的一种实施方式，所述系统还包括散热模块；
[0081]
所述散热模块用于对控制柜内部进行散热。
[0082]
所述散热模块进行散热的过程包括：
[0083]
通过公式计算出当前控制柜内热量值q
t
(t)；
[0084]
将q
t
(t)与预设阈值区间[q1，q2]进行比对：
[0085]
若q
t
(t)＜q1，则不进行散热；
[0086]
若q
t
(t)∈[q1，q2]，则通过散热模块进行散热，且散热模块的工作功率为
[0087]
若q
t
(t)≥q2，则以最大功率进行散热并进行预警；
[0088]
其中，p为预设基础功率；d1为温度最大值对应温度传感器与温度值排序第二温度传感器之间的欧拉距离。
[0089]
通过上述技术方案，本实施例中的系统还设置散热模块来对控制柜内部进行散热，散热的过程主要通过公式热，散热的过程主要通过公式计算出当前控制柜内热量值q
t
(t)，此计算过程综合了配电柜内的累计热量、温度极值及温度的集中性来进行综合判断，进而通过q
t
(t)与预设阈值区间[q1，q2]进行比对来执行对应的降温策略，当q
t
(t)＜q1时，不进行散热；当q
t
(t)∈[q1，q2]时，则通过散热模块进行散热，且散热模块的工作功率为率为当q
t
(t)≥q2时，则以最大功率进行散热并进行预警；通过上述分析判断过程，能够适应性的满足控制柜的降温需求。
[0090]
在一个实施例中，提供了一种基于物联网的控制柜智能防火方法，该控制柜智能防火方法通过一种基于物联网的控制柜智能防火系统实现，在温度传感器对配电柜内部温度进行监测的基础上，还能结合太阳能组件的实时发电功率及设置于外部的温度传感器对环境的温度状态进行综合判断，剔除掉环境因素对控制箱内部温度判断结果的影响，进而提高的判断的准确性。
[0091]
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

技术特征：
1.一种基于物联网的控制柜智能防火系统，其特征在于，所述系统包括：温度传感器，包括若干组，其中一组设置与控制柜外，其余组设置于控制柜内，用于监测环境温度数据及控制柜内各个位置的温度数据；太阳能组件，设置在配电箱的顶部，用于通过太阳能为系统供能；储能电池，用于存储太阳能组件产生的电能；分析控制模块，用于根据各组温度传感器监测的温度数据及太阳能组件的实时发电功率对控制柜的火灾风险进行分析，获得预警信号；通讯模组，用于将预警信号发送至管理端。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的控制柜智能防火系统，其特征在于，所述分析控制模块的工作过程包括：根据太阳能组件的实时发电功率及环境温度数据预测当前光照强度；根据当前光照强度及环境温度数据分析获得环境产热量；根据控制柜内各个位置的温度数据及环境产热量对控制柜的火灾风险进行分析。3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的控制柜智能防火系统，其特征在于，对控制柜火灾风险进行分析的过程包括：将控制柜内温度数据中的最大值t
max
与温度阈值t
thr
进行比对：若t
max
≥t
thr
，则进行预警；否则，进行火灾风险预警分析，所述预警分析的过程包括：通过公式通过公式计算获得当前t时刻的火灾风险值r
t
(t)；其中，m为温度传感器的数量，i∈[1，m]；t
i
(t)为第i个温度传感器在t时刻监测的温度值；t
e
(t)为t时刻分析获得环境产热量；σ为调节系数；n为温度数据高于温度平均值的温度传感器数量，j∈[1，n]；t0为第一预设时段，t
max
(t)为温度的最大值；x1、x2为预设系数；根据火灾风险值r
t
(t)对当前控制柜的火灾风险进行预警。4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的控制柜智能防火系统，其特征在于，对火灾风险预警分析的过程包括：将火灾风险值r
t
(t)与风险阈值r
thr
进行比对：若r
t
(t)≥r
thr
，则进行预警；否则，保持正常运行。5.根据权利要求3所述的一种基于物联网的控制柜智能防火系统，其特征在于，所述环境产热量t
e
(t)计算的过程包括：根据环境温度数据获取对应温度条件下的光能转化效率函数；将实时发电功率输入至光能转化效率函数中，获得当前光照强度值lux(t)；通过公式计算获得环境产热量t
e
(t)；其中，f
x
预设转化函数；t1为第二预设时段；t
o
(t)为环境温度值；y1、y2为预设系数；h为
参考函数。6.根据权利要求3所述的一种基于物联网的控制柜智能防火系统，其特征在于，所述系统还包括散热模块；所述散热模块用于对控制柜内部进行散热。7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的控制柜智能防火系统，其特征在于，所述散热模块进行散热的过程包括：通过公式计算出当前控制柜内热量值q
t
(t)；将q
t
(t)与预设阈值区间[q1，q2]进行比对：若q
t
(t)＜q1，则不进行散热；若q
t
(t)∈[q1，q2]，则通过散热模块进行散热，且散热模块的工作功率为若q
t
(t)≥q2，则以最大功率进行散热并进行预警；其中，p为预设基础功率；d1为温度最大值对应温度传感器与温度值排序第二温度传感器之间的欧拉距离。8.一种基于物联网的控制柜智能防火方法，其特征在于，所述控制柜智能防火方法通过如权利要求1-7任一项所述的一种基于物联网的控制柜智能防火系统实现。

技术总结
本发明涉及控制柜防火技术领域，具体公开了一种基于物联网的控制柜智能防火系统及方法，所述系统包括：温度传感器，包括若干组，其中一组设置与控制柜外，其余组设置于控制柜内，用于监测环境温度数据及控制柜内各个位置的温度数据；太阳能组件，设置在配电箱的顶部，用于通过太阳能为系统供能；储能电池，用于存储太阳能组件产生的电能；分析控制模块，用于根据各组温度传感器监测的温度数据及太阳能组件的实时发电功率对控制柜的火灾风险进行分析，获得预警信号；通讯模组，用于将预警信号发送至管理端；该系统剔除掉环境因素对控制箱内部温度判断结果的影响，进而提高的判断的准确性。确性。确性。


技术研发人员：刘志峰 夏明丽 郭波 程祥
受保护的技术使用者：安徽博微智能电气有限公司
技术研发日：2023.03.21
技术公布日：2023/6/26