1.一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊、實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理模塊、數(shù)據(jù)分析與挖掘模塊、預(yù)測與優(yōu)化模塊、可視化與報(bào)告模塊、反饋與自學(xué)習(xí)模塊、模塊間協(xié)同工作模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)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(shí)時(shí)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(shí)別且處理異常數(shù)據(jù)；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理模塊包括存儲(chǔ)單元、數(shù)據(jù)管理單元；所述存儲(chǔ)單元用于存儲(chǔ)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(chǔ)在不同的存儲(chǔ)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)；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測與優(yōu)化模塊包括預(yù)測單元、優(yōu)化單元；所述預(yù)測單元用于預(yù)測的消防風(fēng)險(xiǎn)；所述優(yōu)化單元用于優(yōu)化充電柜的布局和管理策略；
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述反饋與自學(xué)習(xí)模塊包括反饋收集單元、自學(xué)習(xí)單元；所述反饋收集單元用于收集預(yù)警和實(shí)際事件的反饋數(shù)據(jù)；所述自學(xué)習(xí)單元基于反饋數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)，完善預(yù)測模型；
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)警單元使用均值和標(biāo)準(zhǔn)差來檢測異常，若數(shù)據(jù)點(diǎn)偏離均值超過標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，異常，此時(shí)，設(shè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為x，樣本均值為μ，樣本標(biāo)準(zhǔn)差為σ，閾值倍數(shù)為k，異常檢測公式：|x-μ|>kσ；
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，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(gè)簇，各簇由質(zhì)心表示，各數(shù)據(jù)點(diǎn)與質(zhì)心的距離：其中，ci是數(shù)據(jù)點(diǎn)xi的簇標(biāo)簽，∥xi-μj∥2是歐氏距離的平方；
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，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(xiàng)；
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，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：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種充電柜消防自動(dòng)管理系統(tǒng)，其特征在于，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：