安科瑞 陳聰

摘要：為了及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)防充電樁火災(zāi)，基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)備受關(guān)注。本文針對該問題展開研究，通過綜述充電樁火災(zāi)的發(fā)生原因、現(xiàn)有火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)以及基于人工智能的預(yù)警系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀，探討了如何提高預(yù)警系統(tǒng)的準確性和時效性，并結(jié)合實際充電樁場景進行了系統(tǒng)性能的評估。本文旨在通過對基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用研究，探討系統(tǒng)的性能改進和實際應(yīng)用情況，為提高充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的準確性和可靠性提供參考和建議。

關(guān)鍵詞：充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)；人工智能（AI）；火災(zāi)預(yù)警

0.引言

隨著全球范圍內(nèi)對環(huán)境保護和新能源汽車的重視，電動汽車的普及程度不斷提升，充電樁作為電動汽車的重要充電設(shè)施也得到了迅速發(fā)展。然而，隨之而來的充電樁火災(zāi)事件給人們的生命財產(chǎn)安全帶來了嚴重威脅，嚴重影響了電動汽車的推廣和使用。因此，開發(fā)一種高效可靠的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)顯得尤為重要。傳統(tǒng)的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)往往依賴于固定的傳感器和簡單的規(guī)則判斷，其預(yù)警準確性和時效性難以保障。而基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)則具有更高的智能化和靈活性，能夠通過對數(shù)據(jù)的深度學習和分析，實現(xiàn)對火災(zāi)跡象的實時監(jiān)測和預(yù)警。因此，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)成為了當前研究的熱點之一。

1.充電樁火災(zāi)與火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)綜述

1.1充電樁火災(zāi)發(fā)生原因

充電樁火災(zāi)的發(fā)生原因多種多樣，需要全面考慮充電設(shè)備、電動汽車電池以及環(huán)境因素等多個方面因素。首先，充電設(shè)備可能存在故障，例如電路短路、電線老化等，這些故障會導致電流過大或不穩(wěn)定，從而增加火災(zāi)的風險。其次，電動汽車電池在充電過程中容易產(chǎn)生高溫，若溫度過高或者電池本身存在缺陷，可能引發(fā)火災(zāi)。此外，環(huán)境因素如溫度過高、通風不良等也會增加火災(zāi)的發(fā)生可能性。綜上所述，充電樁火災(zāi)的發(fā)生是由多個因素相互作用導致的，需要綜合考慮并采取有效的預(yù)防措施。

1.2基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)

傳統(tǒng)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)通常依賴于傳感器監(jiān)測火焰或煙霧等物理指標，然而在充電樁環(huán)境中，這些系統(tǒng)可能面臨一些局限性。例如，由于充電樁的特殊性質(zhì)，傳感器的檢測靈敏度可能不足，導致火災(zāi)前兆被忽視或延誤。此外，充電樁周圍可能存在一些常見的干擾因素，如車輛尾氣、工業(yè)粉塵等，容易導致誤報率升高，降低了系統(tǒng)的可靠性和實用性?；贏I的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)則采用了深度學習和圖像識別技術(shù)，克服了傳統(tǒng)系統(tǒng)的這些缺陷。該系統(tǒng)通過安裝攝像頭或其他傳感器設(shè)備在充電樁周圍進行實時監(jiān)測，捕獲環(huán)境中的圖像數(shù)據(jù)，并通過深度學習算法進行處理和分析。這種系統(tǒng)能夠識別火災(zāi)前兆，如異常的熱點、煙霧等，甚至可以檢測到微小的火焰，從而提前發(fā)出警報，及時采取應(yīng)急措施，降低火災(zāi)發(fā)生的可能性?；贏I的系統(tǒng)相比傳統(tǒng)系統(tǒng)具有更高的準確性和靈敏度。通過不斷學習和優(yōu)化，系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同環(huán)境下的火災(zāi)預(yù)警需求，減少誤報率，提高了預(yù)警的可靠性和實用性。綜上所述，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)是一種更為高效、可靠的解決方案，能夠有效保障充電樁及其周圍環(huán)境的安全。

2.基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀

目前，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)正在迅速發(fā)展，并在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。這些系統(tǒng)利用AI算法和傳感器技術(shù)，能夠?qū)崟r監(jiān)測環(huán)境參數(shù)和火災(zāi)風險因素，及時識別火災(zāi)隱患，并采取相應(yīng)的預(yù)警和應(yīng)急措施，以程度地減少火災(zāi)造成的損失。在建筑物和工廠等封閉空間中，AI火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)可以通過分析監(jiān)控攝像頭的圖像和視頻數(shù)據(jù)，檢測煙霧、火焰等火災(zāi)跡象，以及監(jiān)測溫度、氣體濃度等環(huán)境參數(shù)，實現(xiàn)火災(zāi)的早期發(fā)現(xiàn)和預(yù)警。一些系統(tǒng)還可以結(jié)合機器學習算法，通過歷史數(shù)據(jù)和模式識別，提高火災(zāi)預(yù)測的準確性和可靠性。在野外和森林等開放空間中，AI火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)利用無人機、衛(wèi)星等遙感技術(shù)，對火災(zāi)的發(fā)展情況進行實時監(jiān)測和分析，提供火勢擴散預(yù)測和風險評估，為消防人員和應(yīng)急管理部門提供決策支持，指導火災(zāi)撲救和應(yīng)急處置工作。此外，隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的發(fā)展，越來越多的傳感器設(shè)備和監(jiān)控設(shè)備被應(yīng)用于火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中，實現(xiàn)了設(shè)備之間的互聯(lián)互通，提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和靈活性。同時，人工智能算法的不斷創(chuàng)新和優(yōu)化，也使得火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在火災(zāi)檢測、預(yù)測和響應(yīng)方面取得了更加和可靠的效果。綜上所述，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在技術(shù)水平和應(yīng)用范圍上都呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢，為提高火災(zāi)防范和應(yīng)急管理水平，保障人民生命財產(chǎn)安全發(fā)揮了重要作用。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的不斷拓展，相信火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將會在未來發(fā)揮更加重要的作用，為社會安全和可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻。

3.基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)性能改進

3.1提高火災(zāi)預(yù)警準確性與時效性

首先，引入圖像識別技術(shù)。通過在充電樁周圍安裝攝像頭，結(jié)合深度學習算法，系統(tǒng)可以實時監(jiān)測充電樁及其周圍環(huán)境，識別火災(zāi)跡象，例如煙霧或火焰。這種實時的圖像識別技術(shù)可以大大提高預(yù)警的準確性，同時減少對其他傳感器的依賴。其次，采用多傳感器融合技術(shù)。除了攝像頭外，還可以結(jié)合其他傳感器，如煙霧傳感器、溫度傳感器等，共同監(jiān)測充電樁的狀態(tài)。通過融合多種傳感器的數(shù)據(jù)，可以更全面地了解充電樁的情況，提高火災(zāi)預(yù)警的準確性。另外，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。將系統(tǒng)收集到的大量數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，可以發(fā)現(xiàn)火災(zāi)發(fā)生的規(guī)律和趨勢，進而提前預(yù)警。通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，可以建立火災(zāi)預(yù)警的模型，提高預(yù)警的時效性。這些措施的綜合應(yīng)用將有助于提高火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的性能，減少火災(zāi)風險，保障充電樁及周邊環(huán)境的安全。

3.2降低誤報率與系統(tǒng)漏報率

為了降低火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的誤報率和系統(tǒng)漏報率，引入智能決策機制是至關(guān)重要的。通過引入專家系統(tǒng)或強化學習算法，系統(tǒng)可以根據(jù)實時環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史經(jīng)驗做出更加智能的預(yù)警決策，從而減少誤報率和系統(tǒng)漏報率。這意味著系統(tǒng)能夠更準確地識別火災(zāi)跡象，同時避免不必要的警報。其次，優(yōu)化閾值設(shè)定也是減少誤報和漏報的關(guān)鍵。根據(jù)實際情況對預(yù)警觸發(fā)閾值進行優(yōu)化調(diào)整，避免因參數(shù)設(shè)置不當而導致的誤報或漏報情況。通過對閾值的精細調(diào)整，可以使系統(tǒng)更加靈敏地響應(yīng)火災(zāi)跡象，同時減少誤報率。另外，強化數(shù)據(jù)過濾與驗證也是不可少的步驟。加強對傳感器數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和過濾處理，排除因傳感器故障或環(huán)境干擾導致的誤報信號，確保預(yù)警信號的可靠性。通過對數(shù)據(jù)的驗證和過濾，可以提高系統(tǒng)對真實火災(zāi)情況的識別能力，減少誤報和漏報的發(fā)生。

4.基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在實際充電樁場景中的應(yīng)用

4.1充電樁停車場應(yīng)用

在充電樁停車場，充電樁的集中部署使其成為火災(zāi)風險較高的區(qū)域之一。為了有效防范火災(zāi)隱患，基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)得以廣泛應(yīng)用。這一系統(tǒng)通過在停車場內(nèi)部設(shè)置攝像頭和傳感器，實現(xiàn)對充電樁及其周圍環(huán)境的實時監(jiān)測。一旦系統(tǒng)探測到火災(zāi)跡象，例如煙霧或火焰，將立即觸發(fā)預(yù)警機制。預(yù)警通知將通過多種途徑進行，如手機App推送、短信、郵件等，以確保相關(guān)人員能夠及時收到通知并采取應(yīng)急措施。這一智能系統(tǒng)的運用，不僅大程度地減少了火災(zāi)可能帶來的損失，還有效保障了充電樁設(shè)備和使用者的安全。因此，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)提升了充電樁停車場整體的安全性和管理效率，為充電樁行業(yè)的發(fā)展和用戶安全提供了可靠保障。

4.2商業(yè)綜合體應(yīng)用

在商業(yè)綜合體內(nèi)部的充電樁通常為大量車輛提供充電服務(wù)，因此火災(zāi)風險相對較高。為了有效地防范火災(zāi)隱患，基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)成為一種可行的解決方案。這一系統(tǒng)可以在商業(yè)綜合體內(nèi)部部署，通過實時監(jiān)測充電樁及其周圍環(huán)境，及時發(fā)現(xiàn)火災(zāi)跡象。通過與商業(yè)綜合體的安保系統(tǒng)和消防系統(tǒng)進行無縫對接，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)可以實現(xiàn)智能聯(lián)動，提高火災(zāi)處置效率和響應(yīng)速度。這種智能系統(tǒng)的運用不僅能夠大程度地減少火災(zāi)可能帶來的損失，還能夠提高商業(yè)綜合體的整體安全性，保障車輛和用戶的安全。因此，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)為提升火災(zāi)防范水平和保障商業(yè)綜合體的安全提供了可靠保障。

4.3充電樁運營管理應(yīng)用

充電樁的運營管理是確保其正常運行的重要環(huán)節(jié)，而火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在其中扮演著關(guān)鍵的角色。基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)與充電樁運營管理平臺的集成，為充電樁的安全管理提供了*方位的支持。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測充電樁的狀態(tài)和周圍環(huán)境，通過與管理平臺無縫連接，實現(xiàn)對充電樁的遠程監(jiān)控和管理。一旦系統(tǒng)探測到火災(zāi)風險，將及時向充電樁運營人員發(fā)送報警信息。這種及時的警報通知可以幫助運營人員迅速采取有效的措施，例如遠程關(guān)閉受影響的充電樁或調(diào)度消防隊伍到達現(xiàn)場進行處置，從而大限度地減少火災(zāi)可能造成的損失，保障充電樁的安全運行。因此，基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)與充電樁運營管理平臺的結(jié)合，不僅提高了充電樁的安全性和管理效率，也為運營商提供了一種可靠的手段來應(yīng)對潛在的火災(zāi)風險，確保充電樁設(shè)備的穩(wěn)定運行和用戶的安全。

4.4智慧城市應(yīng)用

智慧城市的發(fā)展離不開技術(shù)的支撐，而基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)正是其中的一項關(guān)鍵技術(shù)。這一系統(tǒng)不僅可以在城市建設(shè)中扮演重要角色，更是城市安全管理的重要組成部分。通過在城市各個區(qū)域廣泛部署火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，我們可以實現(xiàn)對于充電樁火災(zāi)等特定事件的實時監(jiān)測和預(yù)警。這項技術(shù)的核心在于其能夠迅速識別火災(zāi)跡象，并及時發(fā)出警報，從而提高火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)的效率。這一系統(tǒng)與城市管理指揮調(diào)度系統(tǒng)相連接，實現(xiàn)了信息的共享和智能處置。當火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)發(fā)出警報時，城市管理可以立即獲得相關(guān)信息，并迅速做出響應(yīng)。這種信息的快速傳遞和智能處置，大大提高了城市應(yīng)對火災(zāi)事件的能力，有效減少了火災(zāi)帶來的損失。同時，這也為城市居民提供了更安全的生活環(huán)境，增強了城市的整體安全感。因此，基于人工智能的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)不僅可以有效預(yù)防火災(zāi)事件的發(fā)生，還能提高城市的應(yīng)急響應(yīng)能力，為城市的安全和穩(wěn)定做出了重要貢獻。

5.應(yīng)用研究的局限性與未來展望

5.1局限性

首先，當前基于AI的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)在充電樁場景中的實際應(yīng)用還處于起步階段，系統(tǒng)的準確性、穩(wěn)定性和可靠性有待進一步驗證。在復(fù)雜多變的室內(nèi)外環(huán)境中，系統(tǒng)可能受到光線、溫度、濕度等因素的影響，導致預(yù)警準確性不高或誤報率較高的問題。其次，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的部署和維護成本較高，對于一些小型充電樁運營商或地區(qū)來說可能難以承擔。此外，系統(tǒng)的實時監(jiān)測需要大量的傳感器和攝像頭，對硬件設(shè)施的要求也較高，這會增加系統(tǒng)的建設(shè)和運營成本。此外，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的智能化程度還有待提升。當前的系統(tǒng)主要依賴于AI算法對火災(zāi)跡象的識別和預(yù)警，但對于一些復(fù)雜情況下的火災(zāi)預(yù)警，系統(tǒng)可能存在局限性，需要結(jié)合更多的傳感器數(shù)據(jù)和智能算法進行綜合分析。

5.2未來展望

未來，基于AI的充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)有望在以下幾個方面取得進一步發(fā)展和改進：首先，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和進步，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的算法和模型將更加智能化和化，能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境，并提高預(yù)警的準確性和時效性。其次，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的發(fā)展，火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將實現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)共享和處理能力，實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的融合分析，提高系統(tǒng)的整體性能和穩(wěn)定性。此外，未來火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)還有望與智能消防系統(tǒng)、安防系統(tǒng)等智能化設(shè)備進行深度融合，實現(xiàn)更高效的火災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)和聯(lián)動控制，為充電樁及其周圍環(huán)境的安全提供更全面的保障。

6.限流式保護器在電氣防火中的應(yīng)用

6.1限流式保護器的設(shè)計

電氣防火限流式保護器可有效克服傳統(tǒng)斷路器、空氣開關(guān)和監(jiān)控設(shè)備存在的短路電流大、切斷短路電流時間長、短路時產(chǎn)生的電弧火花大，以及使用壽命短等當弊端，發(fā)生短路故障時，能以微秒級速度快速限制短路電流以實現(xiàn)滅弧保護，從而能顯著減少電氣火災(zāi)事故，保障使用場所人員和財產(chǎn)的安全。

安科瑞ASCP200-1和ASCP300系列電氣防火限流式保護器。

ASCP200-1電氣防火限流式保護器的主要元件是固態(tài)開關(guān)，不同于傳統(tǒng)家用的空氣開關(guān)（微斷）。我們知道，傳統(tǒng)空氣開關(guān)的斷開是一種機械運動過程，分斷時間需要幾十毫秒(一般30～50ms)，帶負載斷開時通常伴隨有電弧的產(chǎn)生。而固態(tài)開關(guān)的斷開則是依靠半導體內(nèi)部的載流子運動實現(xiàn)，分斷時間微秒級，速度快，無電弧產(chǎn)生。

如圖11所示，當發(fā)生短路故障時，傳統(tǒng)空氣開關(guān)在電流升至C點時才能動作，且無法瞬時切斷電流，而固態(tài)開關(guān)則可以在電流升至B點時即瞬間切斷短路電流。

圖11短路故障前后電流與時間關(guān)系圖

從流過電阻的電流熱量公式Q=I2Rt，可以很容易看出，傳統(tǒng)空氣開關(guān)與固態(tài)開關(guān)在短路時所釋放的能量差別可以達到數(shù)千倍之多。因此當裝配限流式保護器的回路發(fā)生短路故障時，就可以避免電弧的產(chǎn)生，從而有效降低了電氣火災(zāi)。

ASCP300系列電氣防火限流式保護器是三相限流式保護器，*大額定電流為125A。可應(yīng)用于電動車充電站的線路保護。

6.2ASCP200-1功能特點

A）短路保護功能，線路發(fā)生短路故障時，能在150微秒內(nèi)實現(xiàn)快速限流保護；

B）過載保護功能，線路持續(xù)過載時，保護器限流保護；

C）表內(nèi)超溫保護功能，保護器內(nèi)部器件工作溫度過高時，保護器限流保護；

D）過/欠壓保護功能，線路欠壓或過壓時，保護器告警或限流保護（可設(shè)）；

E）電纜溫度監(jiān)測功能，被測線纜溫度超過報警設(shè)定值時，保護器告警或限流保護（可設(shè)）；

F）漏電流監(jiān)測功能，線路漏電超過報警設(shè)定值時，保護器告警或限流保護（可設(shè)）；

G）通訊功能，保護器配置1路RS485接口，1路2G無線通訊，可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到安科瑞Acrel-6000安全云平臺，或三方監(jiān)控軟件或平臺，從而實現(xiàn)遠程監(jiān)控。

6.3ASCP200-1技術(shù)參數(shù)

6.4應(yīng)用方案圖示

ASCP200-1型電氣防火限流式保護器建議安裝在入戶開關(guān)下端，額定電流值根據(jù)入戶開關(guān)的具體規(guī)格進行設(shè)置，典型應(yīng)用示意圖如圖2所示：

圖2ASCP200-1家用防火解決方案安裝示意圖

6.5ASCP300功能特點

A）短路保護功能。保護器實時監(jiān)測用電線路電流，當線路發(fā)生短路故障時，能在150微秒內(nèi)實現(xiàn)快速限流保護，并發(fā)出聲光報警信號。

B）過載保護功能。當被保護線路的電流過載且過載持續(xù)時間超過動作時間（3~60秒可設(shè)）時，保護器啟動限流保護，并發(fā)出聲光報警信號。

C）表內(nèi)超溫保護功能。當保護器內(nèi)部器件工作溫度過高時，保護器實施超溫限流保護，并發(fā)出聲光報警信號。

D）過欠壓保護功能。當保護器檢測到線路電壓欠壓或過壓時，保護器發(fā)出聲光報警信號，可預(yù)先設(shè)置是否啟動限流保護。

E）配電線纜溫度監(jiān)測功能。當被監(jiān)測線纜溫度超過報警設(shè)定值時，保護器發(fā)出聲光報警信號，可預(yù)先設(shè)置是否啟動限流保護。

F）斷相保護功能。當保護器檢測到線路斷相時，保護器發(fā)出聲光報警信號，啟動限流保護。

G）漏電流監(jiān)測功能。當被監(jiān)測的線路漏電超過報警設(shè)定值時，保護器發(fā)出聲光報警信號，可預(yù)先設(shè)置是否啟動限流保護。

H）通訊功能。保護器具有1路RS485接口，可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到后臺監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)遠程監(jiān)控。監(jiān)控后臺可以是安科瑞Acrel-6000/B電氣火災(zāi)監(jiān)控主機，也可以是安科瑞Acrel-6000安全用電管理云平臺，或三方監(jiān)控軟件或平臺。

6.6ASCP300技術(shù)參數(shù)

6.7使用注意事項

在選用限流式保護器時，限流式保護器的設(shè)定的額定電流應(yīng)該與其前一級的斷路器的額定電流保持一致。例如，當限流式保護器輸入端斷路器的額定電流為32A時，應(yīng)將限流式保護器的額定電流設(shè)置為32A。為保障限流式保護器的正常使用，嚴禁將其使用于與其前端斷路器的額定電流不匹配的配電線路中。

ASCP200系列采用限流式保護器采用壁掛式安裝，可以掛墻安裝，也可以安裝在箱體內(nèi)，應(yīng)確保安裝場所無滴水、腐蝕性化學氣體和沉淀物質(zhì)，并注意環(huán)境溫度和通風散熱。

為確保可靠連接，接線時應(yīng)按接線圖進行，同時為了防止接頭處接觸電阻過大而導致局部過熱，也避免因接觸不良而導致保護器工作不正常，線頭應(yīng)采用合適大小的U形冷壓頭壓接后，再插入保護器相應(yīng)端子上并將螺釘擰緊壓實。

保護器內(nèi)部帶有交流電，嚴禁非專業(yè)人士擅自打開產(chǎn)品外殼。保護器在使用期間，若被保護線路發(fā)生短路或過載故障而被限流保護時，保護器仍處于帶電狀態(tài)，不允許隨意碰觸用電線路的金屬部分。待檢查線路，并排除故障后，長按保護器的復(fù)位按鍵約2秒鐘，使保護器恢復(fù)正常運行時。

當保護器因超溫而發(fā)生限流保護時，則可能是因為負載電流過大，環(huán)境溫度過高或通風散熱不良等原因?qū)е拢赏ㄟ^加強通風等措施，等保護器溫度降下來后，再長按復(fù)位鍵，使保護器復(fù)位，恢復(fù)正常運行。

7.結(jié)語

在充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的研究中，我們深入探討了基于人工智能的應(yīng)用前景以及系統(tǒng)的性能提升方法。盡管目前基于AI技術(shù)的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)已經(jīng)取得了顯著進展，但我們也意識到在實際應(yīng)用中仍存在挑戰(zhàn)和改進空間。為了更好地保障人們的生命財產(chǎn)安全，我們需要繼續(xù)深入研究，不斷優(yōu)化預(yù)警系統(tǒng)的準確性、時效性和可靠性。期待未來的努力能夠為充電樁火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展提供更加堅實的基礎(chǔ)，從而為電動汽車的安全使用提供更可靠的保障。

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