◎机电杂谈◎
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基于AI的充电桩火灾预警系统的应用展望
沈阳科技学院?肖金凤
摘要：为了及时发现和预防充电桩火灾，基于人工智能的火灾预警系统备受关注。本文针对
该问题展开研究，通过综述充电桩火灾的发生原因、现有火灾预警系统以及基于人工智能的预警系统
发展现状，探讨了如何提高预警系统的准确性和时效性，并结合实际充电桩场景进行了系统性能的
评估。本文旨在通过对基于AI的充电桩火灾预警系统的应用研究，探讨系统的性能改进和实际应用
情况，为提高充电桩火灾预警系统的准确性和可靠性提供参考和建议。
关键词：充电桩火灾预警系统?人工智能（AI）?火灾预警
■引言1.充电桩火灾发生原因
随着全球范围内对环境保护和新能源汽车的充电桩火灾的发生原因多种多样，需要全面
重视，电动汽车的普及程度不断提升，充电桩作考虑充电设备、电动汽车电池以及环境因素等多
为电动汽车的重要充电设施也得到了迅速发展。个方面因素。首先，充电设备可能存在故障，例
然而，随之而来的充电桩火灾事件给人们的生命如电路短路、电线老化等，这些故障会导致电流
财产安全带来了严重威胁，严重影响了电动汽车过大或不稳定，从而增加火灾的风险。其次，电
的推广和使用。因此，开发一种高效可靠的充电动汽车电池在充电过程中容易产生高温，若温度
桩火灾预警系统显得尤为重要。传统的充电桩火过高或者电池本身存在缺陷，可能引发火灾。此
灾预警系统往往依赖于固定的传感器和简单的规外，环境因素如温度过高、通风不良等也会增加
则判断，其预警准确性和时效性难以保障。而基火灾的发生可能性。综上所述，充电桩火灾的发
于人工智能的火灾预警系统则具有更高的智能化生是由多个因素相互作用导致的，需要综合考虑
和灵活性，能够通过对数据的深度学习和分析，并采取有效的预防措施。
实现对火灾迹象的实时监测和预警。因此，基于2.基于AI的火灾预警系统
AI的火灾预警系统成为了当前研究的热点之一。传统的火灾预警系统通常依赖于传感器监测
■充电桩火灾与火灾预警系统综述火焰或烟雾等物理指标，然而在充电桩环境中，
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这些系统可能面临一些局限性。例如，由于充电管理部门提供决策支持，指导火灾扑救和应急处
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桩的特殊性质，传感器的检测灵敏度可能不足，置工作。此外，随着物联网和5G技术的发展，
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导致火灾前兆被忽视或延误。此外，充电桩周围越来越多的传感器设备和监控设备被应用于火灾
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态可能存在一些常见的干扰因素，如车辆尾气、工预警系统中，实现了设备之间的互联互通，提高
业粉尘等，容易导致误报率升高，降低了系统的了系统的响应速度和灵活性。同时，人工智能算
可靠性和实用性。基于AI的火灾预警系统则采法的不断创新和优化，也使得火灾预警系统在火
用了先进的深度学习和图像识别技术，克服了传灾检测、预测和响应方面取得了更加精确和可靠
统系统的这些缺陷。该系统通过安装摄像头或其的效果。综上所述，基于AI的火灾预警系统在
他传感器设备在充电桩周围进行实时监测，捕获技术水平和应用范围上都呈现出快速发展的态
环境中的图像数据，并通过深度学习算法进行处势，为提高火灾防范和应急管理水平，保障人民
理和分析。这种系统能够识别火灾前兆，如异常生命财产安全发挥了重要