一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统及方法与流程

1.本发明涉及火灾预警技术领域，具体涉及一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统及方法。


背景技术：

2.随着各个行业的快速发展，出现了各种工业园区，园区化已经成为重要的发展趋势。火灾预警是园区安全的重要内容之一，是园区内企业安全生产的重要保障环节。
3.目前，火灾安全预警主要有人工巡检和传感器识别报警两种方式。通常园区面积较大，火灾隐患较多且较为分散，采用人工巡检，对巡检人员的自身素质要求较高，当人在疲劳状态下容易做出错误判断，导致检查不到位或者遗漏的安全隐患，同时巡检效率较低。传感器识别报警包括烟雾传感器识别报警和图像传感器识别报警等，对于烟雾传感器识别报警方式需要在烟雾报警器位置处存在一定浓度的烟雾才能触发报警，这对烟雾报警器的安装位置和密度有一定的要求，安装成本高，而且即使是密集安装，在烟雾较小或受风向影响的情况下，依然不能及时触发报警。图像传感器识别报警方式，由于图像信息量大，且需要实时处理才能实现及时报警，因此计算量大，对处理器的要求高，另外采集的图像受外界光照变化影响大，影响识别精度。
4.因此，上述人工巡检和传感器识别报警方式均存在一定的延时性，导致火灾很可能已形成，错过了识别和扑灭火灾的黄金时间，或者不可避免地受到环境中某些相似因素的影响，从而导致误报警情况发生。


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智慧园区火灾预警管理系统及方法，解决以下技术问题：
6.如何提供一种能够更加准确的判断是否发生火灾的预警管理系统。
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智慧园区火灾预警管理系统，包括：
9.数据采集模块，用于获取智慧园区中的各个环境采集点的火灾探测器采集的实时数据；
10.数据匹配模块，用于将所述实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配，得出所述实时数据与所述历史火灾场景数据中各等级的火灾场景数据的匹配度，各个所述不同火灾等级的历史火灾场景数据均有对应的火灾状态；
11.预测模块，用于接收所述匹配度并对所述匹配度从大到小进行排序，依次筛选出预设数量的匹配度对应的火灾场景数据并获得对应的火灾状态，取最多的相同的火灾状态对应的预警结果为所述火灾探测器的探测器预警结果，对各个所述火灾探测器的探测器预警结果进行划分，将占半数以上的探测器预警结果作为所述环境采集点的初步预警结果；
12.预警模块，基于所述初步预警结果中连续出现第一预设预警次数的同一类预警结
果的情况输出最终预警结果；
13.机器人，用于与预警模块连接并安装有独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头，当所述初步预警结果中连续出现第二预设预警次数的同一类预警结果时，根据预警模块进行火源位置辨识并移动至所述位置，通过独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头将所述位置的火灾状态和画面信息发送至消防终端。
14.优选地，所述系统还包括电气量监测模块、数据预处理模块和分析处理模块：
15.所述电气量监测模块用于获取智慧园区中的电气监测点的电气量监测数据；
16.所述数据预处理模块用于接收所述电气量监测数据，并将所述电气量监测数据进行预处理之后与预设电气故障情况阈值进行判断，当结果大于电气故障情况阈值，判断为发生了电气故障，利用各个所述电气量监测模块所采集的信息判断电气故障发生时刻和所在区域；
17.所述分析处理模块用于根据预警模块进行火源信息辨识，根据电气量监测数据进行电气故障信息辨识，汇总火源与电气故障信息，根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，判断火灾是否由电气故障引起。
18.优选地，所述实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配的过程为：
19.根据不同火灾等级的历史火灾场景数据获取各个不同火灾等级的各个不同火灾场景数据随时间变化的历史曲线；
20.根据实时数据获取所述实时数据在预设时间周期内随时间变化的实时曲线；
21.将所述实时曲线与各个所述历史曲线轨迹进行匹配，获取实时曲线与各个所述历史曲线重合的曲线长度l
重合
、重合的像素点个数n
重合
以及在预设时间周期内的面积差的总和δs
总
。
22.优选地，所述匹配度match：
[0023][0024]
其中，l
实时
为实时曲线的总长度，l
历史
为历史曲线的总长度，n
历史
为历史曲线的总像素点个数，s
实时
为实时曲线在预设时间周期内的总面积，s
历史
为历史曲线在预设时间周期内的总面积，σ1、σ2、σ3为预设权重系数。
[0025]
优选地，所述基于所述初步预警结果中连续出现第一预设次数的同一类预警结果的情况输出最终预警结果的过程为：
[0026]
监测在连续输出所述初步预警结果的过程中是否出现发生火灾的结果，当连续监测的所述初步预警结果中出现发生火灾时，以所述出现发生火灾的预警时刻为基准获取后续连续时刻的预警结果；
[0027]
当从下一时刻即开始连续出现发生火灾的预警结果，并且其出现次数达到第一预
设预警次数时，生成发生火灾的最终预警结果；
[0028]
当从下一时刻即开始连续出现发生火灾的预警结果，但是当其连续出现过程结束时其出现次数未达到第一预设预警次数，或从下一时刻开始即未出现发生火灾的预警结果时，生成未发生火灾的最终预警结果并返回所述监测在连续输出所述初步预警结果的过程中是否出现发生火灾的结果的步骤。
[0029]
优选地，所述第一预设预警次数大于所述第二预设预警次数。
[0030]
优选地，所述预设电气故障情况阈值为电压变化率判断阈值v0和电流变化率判断阈值c0；计算所述电气量监测模块所检测的各时刻电气量监测数据的数值变化率如下：
[0031][0032][0033]
其中，t为时间刻度值；u
(t)
为电气量监测模块在t时刻测得的电压数据，v
t
为t时刻的电压变化率；i
(t)
为电气量监测模块在t时刻测得的电流数据，c
t
为t时刻的电流变化率；
[0034]
判断监测数据是否超过电气故障情况阈值：
[0035]de
＝h(v
t-v0)+h(c
t-c0)
[0036]
其中，de为电气故障警报值，v0为为电压变化率判断阈值，c0为电流变化率判断阈值；
[0037]
h(x)为单位阶跃函数，如下式所示：
[0038][0039]de
＝{0,1,2}
[0040]
当de＝0时，判断无电气故障情况发生；
[0041]
当de》0时，判断有电气故障情况发生，并根据电气量监测模块采集电气故障信息：电气故障发生时刻te、所在区域ze和故障致火水平le。
[0042]
优选地，将所述故障致火水平le与预设故障致火水平阈值l0进行对比：
[0043]
当le＜l0，判断电气故障未达到故障致火水平；当le≥l0，判断电气故障达到故障致火水平。
[0044]
优选地，所述火源信息为最终预警结果为发生火灾时的第一次的初步预警结果所对应的火灾探测器对应的环境采集点所在区域即火源区域zf和第一次的初步预警结果发生时刻即起火时间tf：
[0045]
当(ze≠zf)∪(de＝0)＝1，判断为非电气火灾；
[0046]
当(ze＝zf)∩(tf《te)＝1，判断为非电气火灾；
[0047]
当(ze＝zf)∩(tf》te)∩(le＜l0)＝1，判断为非电气火灾；
[0048]
当(ze＝zf)∩(tf》ze)∩(le≥l0)＝1，判断为电气火灾。
[0049]
一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理方法，包括：
[0050]
获取智慧园区中的各个环境采集点的火灾探测器采集的实时数据；获取智慧园区中的电气监测点的电气量监测数据；
[0051]
将所述实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配，得出所述实时数据与所述历史火灾场景数据中各等级的火灾场景数据的匹配度，各个所述不同火灾等级的历史火灾场景数据均有对应的火灾状态；
[0052]
将所述匹配度从大到小进行排序，依次筛选出预设数量的匹配度对应的火灾场景数据并获得对应的火灾状态，取最多的相同的火灾状态对应的预警结果为所述火灾探测器的探测器预警结果，对各个所述火灾探测器的探测器预警结果进行划分，将占半数以上的探测器预警结果作为所述环境采集点的初步预警结果；
[0053]
当所述初步预警结果中连续出现第二预设预警次数的同一类预警结果时，机器人根据预警模块进行火源位置辨识并移动至所述位置，通过独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头将所述位置的火灾状态和画面信息发送至消防终端进行火灾排查；
[0054]
基于所述初步预警结果中连续出现第一预设预警次数的同一类预警结果的情况输出最终预警结果；
[0055]
将所述电气量监测数据进行预处理之后与预设电气故障情况阈值进行判断，当结果大于电气故障情况阈值，判断为发生了电气故障，利用各个所述电气量监测模块所采集的信息判断电气故障发生时刻和所在区域，根据预警模块进行火源信息辨识，根据电气量监测数据进行电气故障信息辨识，汇总火源与电气故障信息，根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，判断火灾是否由电气故障引起。
[0056]
本发明的有益效果：
[0057]
该一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统及方法，通过将环境采集点的实时数据与历史数据的实时曲线与各个历史曲线轨迹进行比较，并通过设定的匹配公式进行匹配，找到与实时数据匹配度高的历史数据对应的已知的火灾发生情况预测当前火灾情况，为消防工作提供火灾预警和火情预警，提高了本发明预警系统的准确性，同时通过汇总火源与电气故障信息，根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，帮助消防人员判断火灾发生的原因，从而通过干预电气系统进行断电等措施，提前进行火灾防控，提高消防判定的准确性，为消防工作的进行节约时间，减少火灾损失。
附图说明
[0058]
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
[0059]
图1为本发明的火灾预警管理系统模块连接示意图
具体实施方式
[0060]
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。
[0061]
请参阅图1所示，一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，包括：
[0062]
数据采集模块，用于获取智慧园区中的各个环境采集点的火灾探测器采集的实时数据；
[0063]
数据匹配模块，用于将实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景
数据进行匹配，得出实时数据与历史火灾场景数据中各等级的火灾场景数据的匹配度，各个不同火灾等级的历史火灾场景数据均有对应的火灾状态；
[0064]
预测模块，用于接收匹配度并对匹配度从大到小进行排序，依次筛选出预设数量的匹配度对应的火灾场景数据并获得对应的火灾状态，取最多的相同的火灾状态对应的预警结果为火灾探测器的探测器预警结果，对各个火灾探测器的探测器预警结果进行划分，将占半数以上的探测器预警结果作为环境采集点的初步预警结果；
[0065]
预警模块，基于初步预警结果中连续出现第一预设预警次数的同一类预警结果的情况输出最终预警结果；
[0066]
机器人，用于与预警模块连接并安装有独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头，当初步预警结果中连续出现第二预设预警次数的同一类预警结果时，根据预警模块进行火源位置辨识并移动至位置，通过独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头将位置的火灾状态和画面信息发送至消防终端。
[0067]
通过上述技术方案，获取智慧园区中的各个环境采集点的火灾探测器采集的连续的多段时间的实时数据，从数据的变化趋势来分析火灾产生的情况，从而在温度，烟雾等开始变化时及时监测其波动程度，从而及早的发现火灾发生情况，进而可以避免当前时刻瞬时扰动或者环境因素影响从而得出错误结论，提高了火灾预警的准确性；然后将实时数据与预先存储的训练好的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配，得出实时数据与历史火灾场景数据中各等级的火灾场景数据的匹配度，从而通过找到与实时数据匹配度高的历史数据对应的已知的火灾发生情况预测当前火灾情况，为消防工作提供火情预警；
[0068]
然后，通过将实时数据与历史火灾场景数据进行匹配的匹配度从大到小进行排序，筛选匹配度靠前的预设数量的火灾场景数据，并获得其对应的火灾状态，取占比最多的相同的火灾状态对应的预警结果为所述火灾探测器的探测器预警结果，将在该环境采集点区域内占半数以上的火灾探测器的探测器预警结果作为所述环境采集点的初步预警结果；
[0069]
监测在连续输出初步预警结果的过程中是否出现发生火灾的结果，当连续监测的初步预警结果中出现发生火灾时，以出现发生火灾的预警时刻为基准获取后续连续时刻的预警结果；
[0070]
当从下一时刻即开始连续出现发生火灾的预警结果，并且其出现次数达到第一预设预警次数时，生成发生火灾的最终预警结果；
[0071]
当从下一时刻即开始连续出现发生火灾的预警结果，但是当其连续出现过程结束时其出现次数未达到第一预设预警次数，或从下一时刻开始即未出现发生火灾的预警结果时，生成未发生火灾的最终预警结果并返回所述监测在连续输出所述初步预警结果的过程中是否出现发生火灾的结果的步骤；
[0072]
例如第一预设火灾报警次数为5次，在监测火灾预警的过程中，一旦出现发生火灾的警报，系统高度关注后续的警报结果，如果从下一时刻开始还是出现发生火灾的警报，并且开始连续出现，出现次数达到连续5次或者连续5次以上，那么发生火灾即为最终预警结果。如果在下一时刻就输出未发生火灾警报，或者连续输出发生火灾的警报只达到两次就中断了，系统即输出未发生火灾的最终预警结果，返回监测步骤，重新开始对初步预警结果进行监测，进入下一轮评估。通过上述处理，进一步提高了本发明预警系统的准确性；
[0073]
与此同时，还通过设置机器人与预警模块连接，在初步预警结果中连续出现第二
预设预警次数的同一类预警结果时，根据预警模块进行火源位置辨识并移动至所述位置，此处第一预设预警次数大于第二预设预警次数，即当第一预设火灾报警次数为5次时第二预设预警次数可取3次，在发生火灾的警报连续出现3次，预警模块发出信号，机器人接收信号并移动至发生警报区域，通过独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头对生警报区域进行探测，并将数据和画面发送至消防终端，此处消防终端可以为智慧园区内的人工检测区，可通过提供该数据和画面对工作人员进行预警，使工作人员提前进行巡检工作，从而有助于在火灾发生之前做好防护工作，避免火灾的发生或提前识别和扑灭火灾。
[0074]
实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配的过程为：
[0075]
根据不同火灾等级的历史火灾场景数据获取各个不同火灾等级的各个不同火灾场景数据随时间变化的历史曲线；
[0076]
根据实时数据获取实时数据在预设时间周期内随时间变化的实时曲线；
[0077]
将实时曲线与各个历史曲线轨迹进行匹配，获取实时曲线与各个历史曲线重合的曲线长度l
重合
、重合的像素点个数n
重合
以及在预设时间周期内的面积差的总和δs
总
。
[0078]
匹配度match：
[0079][0080]
其中，l
实时
为实时曲线的总长度，l
历史
为历史曲线的总长度，n
历史
为历史曲线的总像素点个数，s
实时
为实时曲线在预设时间周期内的总面积，s
历史
为历史曲线在预设时间周期内的总面积，σ1、σ2、σ3为预设权重系数。
[0081]
通过上述技术方案，提供了一种匹配度计算方式，通过公式获得，通过匹配度match对实时数据与历史火灾场景数据的匹配度进行综合判断，进而全面的对实时数据与历史火灾场景数据的匹配程度进行比较，从而根据历史数据对应的已知的火灾发生情况预测当前火灾情况，为消防工作提供火情预警；
[0082]
需要说明的是，实时曲线与历史曲线的重合的曲线长度l
重合
、重合的像素点个数n
重合
以及在预设时间周期内的面积差的总和δs
总
通过在预设时间周期内上下平移曲线获得；预设权重系数σ1、σ2、σ3根据经验数据选择性设定，其中，当实时曲线与历史曲线轨迹在的预设时间周期内匹配出现较多组交替波段，此时存在多组面积差，此时σ3较σ1和σ2占比较大，当实时曲线与历史曲线轨迹在的预设时间周期内无重合的像素点或重合的像素点极少时，此时σ1较σ2和σ3占比较大。
[0083]
系统还包括电气量监测模块、数据预处理模块和分析处理模块：
[0084]
电气量监测模块用于获取智慧园区中的电气监测点的电气量监测数据；
[0085]
数据预处理模块用于接收电气量监测数据，并将电气量监测数据进行预处理之后与预设电气故障情况阈值进行判断，当结果大于电气故障情况阈值，判断为发生了电气故障，利用各个电气量监测模块所采集的信息判断电气故障发生时刻和所在区域；
[0086]
分析处理模块用于根据预警模块进行火源信息辨识，根据电气量监测数据进行电气故障信息辨识，汇总火源与电气故障信息，根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，判断火灾是否由电气故障引起。
[0087]
预设电气故障情况阈值为电压变化率判断阈值v0和电流变化率判断阈值c0；计算电气量监测模块所检测的各时刻电气量监测数据的数值变化率如下：
[0088][0089][0090]
其中，t为时间刻度值；u
(t)
为电气量监测模块在t时刻测得的电压数据，v
t
为t时刻的电压变化率；i
(t)
为电气量监测模块在t时刻测得的电流数据，c
t
为t时刻的电流变化率；
[0091]
判断监测数据是否超过电气故障情况阈值：
[0092]de
＝h(v
t-v0)+h(c
t-c0)
[0093]
其中，de为电气故障警报值，v0为为电压变化率判断阈值，c0为电流变化率判断阈值；
[0094]
h(x)为单位阶跃函数，如下式所示：
[0095][0096]de
＝{0,1,2}
[0097]
当de＝0时，判断无电气故障情况发生；
[0098]
当de》0时，判断有电气故障情况发生，并根据电气量监测模块采集电气故障信息：电气故障发生时刻te、所在区域ze和故障致火水平le。
[0099]
将故障致火水平le与预设故障致火水平阈值l0进行对比：
[0100]
当le＜l0，判断电气故障未达到故障致火水平；当le≥l0，判断电气故障达到故障致火水平。
[0101]
需要说明的是，预设电气故障情况阈值为电压变化率判断阈值v0和电流变化率判断阈值c0以及预设故障致火水平阈值l0根据经验数据选择性设定，故障致火水平le与故障持续时间t、功率pe相关：le＝f(pe,t)，在此不作详述。
[0102]
火源信息为最终预警结果为发生火灾时的第一次的初步预警结果所对应的火灾探测器对应的环境采集点所在区域即火源区域zf和第一次的初步预警结果发生时刻即起火时间tf：
[0103]
当(ze≠zf)∪(de＝0)＝1，判断为非电气火灾；
[0104]
当(ze＝zf)∩(tf《te)＝1，判断为非电气火灾；
[0105]
当(ze＝zf)∩(tf》te)∩(le＜l0)＝1，判断为非电气火灾；
[0106]
当(ze＝zf)∩(tf》te)∩(le≥l0)＝1，判断为电气火灾。
[0107]
通过上述技术方案，(ze≠zf)∪(de＝0)＝1即火源区域与电气故障区域无重合区域，或者未监测到电气故障，判断为非电气火灾；
[0108]
(ze＝zf)∩(tf《te)＝1即火源区域与电气故障区域有重合区域，且在起火时间tf前，重合区域内无电气故障产生，判断为非电气火灾；
[0109]
(ze＝zf)∩(tf》te)∩(le＜l0)＝1，即火源区域与电气故障区域有重合区域，且在起火时间tf前，重合区域内有电气故障产生，但电气故障未达到故障致火水平l0，判断为非电气火灾；
[0110]
(ze＝zf)∩(tf》te)∩(le≥l0)＝1，即火源区域与电气故障区域有重合区域，且在起火时间tf前，重合区域内有电气故障产生，同时电气故障达到故障致火水平门槛值l0，判断为电气火灾，从而通过根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，可判断火灾是否由电气故障引起，帮助消防人员判断火灾发生的原因，从而通过干预电气系统进行断电等措施，提前进行火灾防控，提高消防判定的准确性，为消防工作的进行节约时间，减少火灾损失。
[0111]
一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理方法，包括：
[0112]
获取智慧园区中的各个环境采集点的火灾探测器采集的实时数据；获取智慧园区中的电气监测点的电气量监测数据；
[0113]
将实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配，得出实时数据与历史火灾场景数据中各等级的火灾场景数据的匹配度，各个不同火灾等级的历史火灾场景数据均有对应的火灾状态；
[0114]
将匹配度从大到小进行排序，依次筛选出预设数量的匹配度对应的火灾场景数据并获得对应的火灾状态，取最多的相同的火灾状态对应的预警结果为火灾探测器的探测器预警结果，对各个火灾探测器的探测器预警结果进行划分，将占半数以上的探测器预警结果作为环境采集点的初步预警结果；
[0115]
当初步预警结果中连续出现第二预设预警次数的同一类预警结果时，机器人根据预警模块进行火源位置辨识并移动至位置，通过独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头将位置的火灾状态和画面信息发送至消防终端进行火灾排查；
[0116]
基于初步预警结果中连续出现第一预设预警次数的同一类预警结果的情况输出最终预警结果；
[0117]
将电气量监测数据进行预处理之后与预设电气故障情况阈值进行判断，当结果大于电气故障情况阈值，判断为发生了电气故障，利用各个电气量监测模块所采集的信息判断电气故障发生时刻和所在区域，根据预警模块进行火源信息辨识，根据电气量监测数据进行电气故障信息辨识，汇总火源与电气故障信息，根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，判断火灾是否由电气故障引起。
[0118]
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智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取智慧园区中的各个环境采集点的火灾探测器采集的实时数据；数据匹配模块，用于将所述实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配，得出所述实时数据与所述历史火灾场景数据中各等级的火灾场景数据的匹配度，各个所述不同火灾等级的历史火灾场景数据均有对应的火灾状态；预测模块，用于接收所述匹配度并对所述匹配度从大到小进行排序，依次筛选出预设数量的匹配度对应的火灾场景数据并获得对应的火灾状态，取最多的相同的火灾状态对应的预警结果为所述火灾探测器的探测器预警结果，对各个所述火灾探测器的探测器预警结果进行划分，将占半数以上的探测器预警结果作为所述环境采集点的初步预警结果；预警模块，基于所述初步预警结果中连续出现第一预设预警次数的同一类预警结果的情况输出最终预警结果；机器人，用于与预警模块连接并安装有独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头，当所述初步预警结果中连续出现第二预设预警次数的同一类预警结果时，根据预警模块进行火源位置辨识并移动至所述位置，通过独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头将所述位置的火灾状态和画面信息发送至消防终端。2.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，所述系统还包括电气量监测模块、数据预处理模块和分析处理模块：所述电气量监测模块用于获取智慧园区中的电气监测点的电气量监测数据；所述数据预处理模块用于接收所述电气量监测数据，并将所述电气量监测数据进行预处理之后与预设电气故障情况阈值进行判断，当结果大于电气故障情况阈值，判断为发生了电气故障，利用各个所述电气量监测模块所采集的信息判断电气故障发生时刻和所在区域；所述分析处理模块用于根据预警模块进行火源信息辨识，根据电气量监测数据进行电气故障信息辨识，汇总火源与电气故障信息，根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，判断火灾是否由电气故障引起。3.根据权利要求2所述的基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，所述实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配的过程为：根据不同火灾等级的历史火灾场景数据获取各个不同火灾等级的各个不同火灾场景数据随时间变化的历史曲线；根据实时数据获取所述实时数据在预设时间周期内随时间变化的实时曲线；将所述实时曲线与各个所述历史曲线轨迹进行匹配，获取实时曲线与各个所述历史曲线重合的曲线长度l
重合
、重合的像素点个数n
重合
以及在预设时间周期内的面积差的总和δs
总
。4.根据权利要求3所述的基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，所述匹配度match：
其中，l
实时
为实时曲线的总长度，l
历史
为历史曲线的总长度，n
历史
为历史曲线的总像素点个数，s
实时
为实时曲线在预设时间周期内的总面积，s
历史
为历史曲线在预设时间周期内的总面积，σ1、σ2、σ3为预设权重系数。5.根据权利要求4所述的基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，所述基于所述初步预警结果中连续出现第一预设次数的同一类预警结果的情况输出最终预警结果的过程为：监测在连续输出所述初步预警结果的过程中是否出现发生火灾的结果，当连续监测的所述初步预警结果中出现发生火灾时，以所述出现发生火灾的预警时刻为基准获取后续连续时刻的预警结果；当从下一时刻即开始连续出现发生火灾的预警结果，并且其出现次数达到第一预设预警次数时，生成发生火灾的最终预警结果；当从下一时刻即开始连续出现发生火灾的预警结果，但是当其连续出现过程结束时其出现次数未达到第一预设预警次数，或从下一时刻开始即未出现发生火灾的预警结果时，生成未发生火灾的最终预警结果并返回所述监测在连续输出所述初步预警结果的过程中是否出现发生火灾的结果的步骤。6.根据权利要求1所述的基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，所述第一预设预警次数大于所述第二预设预警次数。7.根据权利要求6所述的基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，所述预设电气故障情况阈值为电压变化率判断阈值v0和电流变化率判断阈值c0；计算所述电气量监测模块所检测的各时刻电气量监测数据的数值变化率如下：量监测模块所检测的各时刻电气量监测数据的数值变化率如下：其中，t为时间刻度值；u
(t)
为电气量监测模块在t时刻测得的电压数据，v
t
为t时刻的电压变化率；i
(t)
为电气量监测模块在t时刻测得的电流数据，c
t
为t时刻的电流变化率；判断监测数据是否超过电气故障情况阈值：d
e
＝h(v
t-v0)+h(c
t-c0)其中，d
e
为电气故障警报值，v0为为电压变化率判断阈值，c0为电流变化率判断阈值；h(x)为单位阶跃函数，如下式所示：
d
e
＝{0,1,2}当d
e
＝0时，判断无电气故障情况发生；当d
e
>0时，判断有电气故障情况发生，并根据电气量监测模块采集电气故障信息：电气故障发生时刻t
e
、所在区域z
e
和故障致火水平l
e
。8.根据权利要求7所述的基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，将所述故障致火水平l
e
与预设故障致火水平阈值l0进行对比：当l
e
＜l0，判断电气故障未达到故障致火水平；当l
e
≥l0，判断电气故障达到故障致火水平。9.根据权利要求8所述的基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，其特征在于，所述火源信息为最终预警结果为发生火灾时的第一次的初步预警结果所对应的火灾探测器对应的环境采集点所在区域即火源区域z
f
和第一次的初步预警结果发生时刻即起火时间t
f
：当(z
e
≠z
f
)∪(d
e
＝0)＝1，判断为非电气火灾；当(z
e
＝z
f
)∩(t
f
<t
e
)＝1，判断为非电气火灾；当(z
e
＝z
f
)∩(t
f
>t
e
)∩(l
e
＜l0)＝1，判断为非电气火灾；当(z
e
＝z
f
)∩(t
f
>t
e
)∩(l
e
≥l0)＝1，判断为电气火灾。10.一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理方法，其特征在于，包括：获取智慧园区中的各个环境采集点的火灾探测器采集的实时数据；获取智慧园区中的电气监测点的电气量监测数据；将所述实时数据与预先存储的各个不同火灾等级的历史火灾场景数据进行匹配，得出所述实时数据与所述历史火灾场景数据中各等级的火灾场景数据的匹配度，各个所述不同火灾等级的历史火灾场景数据均有对应的火灾状态；将所述匹配度从大到小进行排序，依次筛选出预设数量的匹配度对应的火灾场景数据并获得对应的火灾状态，取最多的相同的火灾状态对应的预警结果为所述火灾探测器的探测器预警结果，对各个所述火灾探测器的探测器预警结果进行划分，将占半数以上的探测器预警结果作为所述环境采集点的初步预警结果；当所述初步预警结果中连续出现第二预设预警次数的同一类预警结果时，机器人根据预警模块进行火源位置辨识并移动至所述位置，通过独立的数据采集模块和数据匹配模块以及摄像头将所述位置的火灾状态和画面信息发送至消防终端进行火灾排查；基于所述初步预警结果中连续出现第一预设预警次数的同一类预警结果的情况输出最终预警结果；将所述电气量监测数据进行预处理之后与预设电气故障情况阈值进行判断，当结果大于电气故障情况阈值，判断为发生了电气故障，利用各个所述电气量监测模块所采集的信息判断电气故障发生时刻和所在区域，根据预警模块进行火源信息辨识，根据电气量监测数据进行电气故障信息辨识，汇总火源与电气故障信息，根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，判断火灾是否由电气故障引起。

技术总结
本发明涉及火灾预警技术领域，公开了一种基于物联网的智慧园区火灾预警管理系统，包括：数据采集模块、数据匹配模块、预测模块、预警模块、电气量监测模块、数据预处理模块和分析处理模块，通过将环境采集点的实时数据与历史数据的实时曲线与各个历史曲线轨迹进行比较，并通过设定的匹配公式进行匹配，找到与实时数据匹配度高的历史数据对应的已知的火灾发生情况预测当前火灾情况，为消防工作提供火灾预警和火情预警，提高了本发明预警系统的准确性，同时通过汇总火源与电气故障信息，根据火源与电气故障在时间和区域上的信息重合度，帮助消防人员判断火灾发生的原因，为消防工作的进行节约时间，减少火灾损失。减少火灾损失。减少火灾损失。


技术研发人员：周峰 盛翔 钟姚瑶
受保护的技术使用者：浙江之科智元科技有限公司
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/8/21