本發(fā)明涉及充電柜，具體為一種充電柜消防自動管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、充電柜在現(xiàn)代生活和工作中得到廣泛應用，在電動車充電、電子設備集中管理等領(lǐng)域，而充電柜在使用過程中存在著較高的消防風險，風險主要來源如下：

2、傳統(tǒng)充電柜的監(jiān)控系統(tǒng)依賴簡單的溫度和煙霧檢測器，其設備精度低，數(shù)據(jù)采集存在誤差，且數(shù)據(jù)傳輸過程中的不穩(wěn)定性易導致數(shù)據(jù)丟失，此外，數(shù)據(jù)清洗和預處理技術(shù)不完善，無法有效去除噪聲和異常值，影響數(shù)據(jù)的可靠性；傳統(tǒng)系統(tǒng)在實時監(jiān)控和預警方面依賴簡單的閾值判斷，預警的及時性和準確性較差，易誤報和漏報情況，且缺乏高效的實時數(shù)據(jù)處理能力，無法及時響應突發(fā)情況；傳統(tǒng)存儲方式成本高且效率低下，同時，數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)多樣性低，難以處理多種格式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)一致性和可用性難以保障；現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏對歷史數(shù)據(jù)的深入分析和挖掘能力，難以察覺潛在的隱患和規(guī)律，且在預測消防風險方面的能力有限，缺乏有效的預測模型和優(yōu)化算法，難以動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化充電柜管理策略。

3、因此，本領(lǐng)域技術(shù)人員提供一種充電柜消防自動管理系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種充電柜消防自動管理系統(tǒng)，以解決背景技術(shù)中的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種充電柜消防自動管理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集與預處理模塊、實時監(jiān)控與預警模塊、數(shù)據(jù)存儲與管理模塊、數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊、預測與優(yōu)化模塊、可視化與報告模塊、反饋與自學習模塊、模塊間協(xié)同工作模塊；

3、所述數(shù)據(jù)采集與預處理模塊用于實時采集充電柜內(nèi)部和周圍環(huán)境的各種數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議將采集的數(shù)據(jù)傳輸至中央系統(tǒng)，對原始數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，去除噪聲和異常值，進行格式化處理；所述實時監(jiān)控與預警模塊利用計算資源和分布式計算框架實時處理傳感器數(shù)據(jù)流，基于機器學習算法實時分析數(shù)據(jù)，檢測到異常情況時，自動觸發(fā)預警，提醒相關(guān)人員采取措施；所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊采用云存儲和分級存儲策略，將歷史數(shù)據(jù)存儲在存儲介質(zhì)上，利用數(shù)據(jù)湖技術(shù)和元數(shù)據(jù)管理工具，集中管理和查詢多種格式的數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊通過數(shù)據(jù)分析工具對歷史數(shù)據(jù)進行分析，應用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，識別高風險場景和關(guān)鍵因素，為消防管理提供決策支持；所述預測與優(yōu)化模塊使用機器學習模型預測充電柜的消防風險，基于預測結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)，使用優(yōu)化算法優(yōu)化充電柜的布局和管理策略；所述可視化與報告模塊利用交互式數(shù)據(jù)可視化工具展示實時監(jiān)控數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，自動生成消防安全報告；所述反饋與自學習模塊收集和分析預警和實際事件的反饋數(shù)據(jù)，調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)和算法，優(yōu)化系統(tǒng)性能，基于反饋數(shù)據(jù)和采集的數(shù)據(jù)，持續(xù)改進和更新機器學習模型；所述模塊間協(xié)同工作模塊采用標準化的數(shù)據(jù)交換協(xié)議和中間件，確保各模塊間的數(shù)據(jù)高效流通和一致性，使用微服務架構(gòu)將各模塊獨立部署，通過api網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)模塊間的松耦合集成，簡化系統(tǒng)的集成和維護，建立跨部門的溝通和協(xié)調(diào)機制，確保各部門在信息共享和決策上保持一致。

4、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集與預處理模塊包括傳感器單元、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)清洗單元；所述傳感器單元實時采集充電柜內(nèi)部和周圍環(huán)境的各種數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)傳輸單元利用數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，將采集的數(shù)據(jù)傳輸至中央系統(tǒng)；所述數(shù)據(jù)清洗單元去除傳感器數(shù)據(jù)中的噪聲，識別且處理異常數(shù)據(jù)；

5、所述實時監(jiān)控與預警模塊包括實時處理單元、預警單元；所述實時處理單元利用計算資源和分布式計算框架處理實時數(shù)據(jù)流；所述預警單元基于機器學習算法檢測數(shù)據(jù)中的異常情況。

6、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)存儲與管理模塊包括存儲單元、數(shù)據(jù)管理單元；所述存儲單元用于存儲歷史數(shù)據(jù)，且根據(jù)數(shù)據(jù)使用頻率將數(shù)據(jù)存儲在不同的存儲介質(zhì)上；所述數(shù)據(jù)管理單元用于集中管理多種格式的數(shù)據(jù)；

7、所述數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊包括數(shù)據(jù)處理單元、數(shù)據(jù)挖掘單元；所述數(shù)據(jù)處理單元利用數(shù)據(jù)分析工具對數(shù)據(jù)進行處理和分析；所述數(shù)據(jù)挖掘單元用于識別數(shù)據(jù)中的模式和群體。

8、優(yōu)選的，所述預測與優(yōu)化模塊包括預測單元、優(yōu)化單元；所述預測單元用于預測消防風險；所述優(yōu)化單元用于優(yōu)化充電柜的布局和管理策略；

9、所述可視化與報告模塊包括可視化單元、報告生成單元；所述可視化單元利用交互式數(shù)據(jù)可視化工具展示實時監(jiān)控數(shù)據(jù)和分析結(jié)果；所述報告生成單元定期生成消防安全報告。

10、優(yōu)選的，所述反饋與自學習模塊包括反饋收集單元、自學習單元；所述反饋收集單元用于收集預警和實際事件的反饋數(shù)據(jù)；所述自學習單元基于反饋數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)，完善預測模型；

11、所述模塊間協(xié)同工作模塊包括數(shù)據(jù)交換單元、系統(tǒng)集成單元、協(xié)調(diào)單元；所述數(shù)據(jù)交換單元用于模塊間的數(shù)據(jù)交換，確保數(shù)據(jù)流通；所述系統(tǒng)集成單元將各功能模塊獨立部署，通過api網(wǎng)關(guān)實現(xiàn)松耦合集成；所述協(xié)調(diào)單元建立定期的協(xié)調(diào)會議，確保各部門的信息共享。

12、優(yōu)選的，所述預警單元使用均值和標準差來檢測異常，若數(shù)據(jù)點偏離均值超過標準差時，異常，此時，設數(shù)據(jù)點為x，樣本均值為μ，樣本標準差為σ，閾值倍數(shù)為k，異常檢測公式：|x-μ|>kσ；

13、基于機器學習的異常檢測：

14、孤立森林：孤立森林通過隨機特征和閾值，構(gòu)建多決策樹，檢測數(shù)據(jù)點的異常程度，孤立森林的路徑長度h(x)表示數(shù)據(jù)點x在樹中被孤立的程度，異常評分公式：其中，e(h(x))是數(shù)據(jù)點x在孤立森林中平均路徑長度，c(n)是樹的平均路徑長度的調(diào)整因子，n是樣本數(shù)量；

15、時間序列異常檢測：arima模型用于時間序列數(shù)據(jù)的異常檢測，arima模型的公式：

16、(1-φ1b-φ2b2-…-φpbp)yt＝(1+θ1b+θ2b2+…+θqbq)∈t，

17、其中，yt為時間序列數(shù)據(jù)，b為滯后算子，φp和θq為ar和ma部分的參數(shù)，∈t為白噪聲；

18、利用arima模型預測未來值計算殘差：殘差et超過設定閾值時，則異常。

19、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)挖掘單元基于聚類分析，k均值聚類算法用于將數(shù)據(jù)分成k個簇，各簇由質(zhì)心表示，各數(shù)據(jù)點與質(zhì)心的距離：其中，ci是數(shù)據(jù)點xi的簇標簽，∥xi-μj∥2是歐氏距離的平方；

20、更新質(zhì)心的公式：其中，cj是第j個簇中的數(shù)據(jù)點集合。

21、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)挖掘單元基于線性回歸，用于建模因變量與單或多自變量間的線性關(guān)系，模型公式：y＝β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+∈，其中，y是因變量，xn是自變量，βn是回歸系數(shù)，∈是誤差項；

22、通過最小二乘法估計回歸系數(shù)：其中，x是自變量矩陣，y是因變量向量，是估計的回歸系數(shù)向量。

23、優(yōu)選的，所述優(yōu)化單元基于模擬退火算法，模擬退火算法是全局優(yōu)化算法，模擬物理退火過程，其主要步驟為：

24、初始化：設定初始解x0和初始溫度t0；

25、迭代：在各步迭代中，根據(jù)當前溫度t生成新解xnew；

26、接受新解：根據(jù)metropolis準則決定是否接受新解：

27、

28、其中，δe＝e(xnew0-e(xcurrent0是新舊解的能量差；

29、降溫：逐步降低溫度t；

30、終止：達到終止條件時，輸出最優(yōu)解。

31、優(yōu)選的，所述優(yōu)化單元基于粒子群優(yōu)化算法，粒子群優(yōu)化算法是基于群體智能的優(yōu)化算法，其主要步驟為：

32、初始化：隨機初始化粒子群的位置和速度；

33、迭代：在各步迭代中，根據(jù)粒子自身經(jīng)驗和群體最優(yōu)經(jīng)驗更新粒子的位置和速度：

34、vi(t+1)＝wvi(t)+c1r1[pi-xi(t)]+c2r2[pg-xi(t)]，

35、xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)，

36、其中，vi(t)是粒子i在時間t的速度，xi(t)是粒子i在時間t的位置，pi是粒子i的歷史最優(yōu)位置，pg是全局最優(yōu)位置，w是慣性權(quán)重，c1和c2是加速常數(shù)，r1和r2是隨機數(shù)；

37、終止：達到終止條件時，輸出最優(yōu)解。

38、本發(fā)明提供一種充電柜消防自動管理系統(tǒng)。具備以下有益效果：

39、1、本發(fā)明采用高精度傳感器和可靠的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，確保采集到的數(shù)據(jù)準確無誤，且通過數(shù)據(jù)清洗技術(shù)有效去除噪聲和異常值，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，快速處理采集到的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的實時性和可靠性，同時，利用高性能計算和分布式處理框架，能實時監(jiān)控充電柜的環(huán)境變化，迅速檢測異常情況，及時預警，防止火災事故的發(fā)生。

40、2、本發(fā)明通過云存儲和分級存儲策略，降低數(shù)據(jù)存儲的整體成本，利用數(shù)據(jù)湖和元數(shù)據(jù)管理工具，實現(xiàn)多種格式數(shù)據(jù)的集中管理和快速查詢，且分布式數(shù)據(jù)庫的使用確保數(shù)據(jù)的一致性和高可用性，同時，利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可由數(shù)據(jù)中察覺潛在的隱患和規(guī)律，為消防管理提供科學依據(jù)，提高風險識別的準確性。

41、3、本發(fā)明通過時間序列預測和回歸分析模型，能準確預測充電柜的消防風險，有效優(yōu)化充電柜的布局和管理策略，提高消防安全性和管理效率，同時，通過交互式數(shù)據(jù)可視化工具，管理人員可直觀地觀察充電柜的消防狀況，自動化報告生成工具可定期生成詳細的消防安全報告，提供全面的風險評估和改進建議。

42、4、本發(fā)明通過收集和分析反饋數(shù)據(jù)，不斷調(diào)整和優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)和算法，提升系統(tǒng)的整體性能，自學習機制使機器學習模型能不斷改進，提高預測和預警的準確性，且標準化的數(shù)據(jù)交換協(xié)議和中間件確保各模塊間的數(shù)據(jù)高效流通和一致性，提高系統(tǒng)的整體性能。