电气故障风险难监测，大数据算法来助力！|参量|火灾|电气故障风险|算法

电气火灾的发生发展过程极为复杂，前期故障信号微弱，难以被有效识别，因此难以对其进行定量化描述，这种特性使得电气火灾的防控工作变得尤为困难。特别是在当前中国正处于电气系统和改造升级的缓冲期，电气火灾的防控难度进一步加大。

据统计，中国电气火灾的占比高达31.45%，造成了大量的人员伤亡和财产损失，这凸显了电气火灾防控的重要性和紧迫性。
电气故障

电气火灾大多由电气故障引发。根据电气故障的发展过程，我们可以将其分为瞬态电气故障和渐变态电气故障。
瞬态电气故障，如接触不良、漏电和短路等，其致灾时间较短，通常只有几分钟或几秒钟。而渐变态电气故障，如线路老化、长期过负荷等，其致灾时间则可能长达数小时，甚至数天。

渐变态电气故障由于其持续过程的漫长性，为我们提供了充足的时间对故障风险进行研判。电气故障的发生发展往往伴随着电气线路、设备电压、电流、温度、烟气浓度、声和光等信号的变化。这些信号的变化为我们提供了识别电气故障和预测电气火灾的重要依据。
探测局限

目前常见的探测器主要包括感烟、感温、火焰和气体探测器等。这些探测器在电气火灾的防控中起到了重要作用，但仍存在一定的局限性。

电气系统长期超负荷运行是导致渐变态电气故障的重要原因。超负荷运行会导致电气线路出现持续的不可逆破坏，线路的超负荷承载能力逐渐减弱，最终可能导致失效。在这种情况下，线路温度会出现不受控的上升状态，从而引发渐变态电气故障。
这种电气故障的发生过程通常较为缓慢，电气参数与用电行为呈现出相似的变化规律。在低功率用电状态下，线路温度长期处于低位，故障的特征信号可能被掩盖而难以被识别。而在高功率用电状态下，线路温度可能发生突变，但由于探测器数据回传频率过低，后台可能无法及时捕捉线路的故障趋势。

因此，阈值报警在电气故障防控中存在一定的局限性。它无法有效鉴别短暂过阈值是环境干扰还是真实的故障风险。常规的电气故障探测参量阈值预警模式也存在不足，它仅仅通过比较电流、电压、温度和剩余电流等监测值与预设阈值来判断线路故障程度，往往忽略了信息间的时序关联性。这种局限性可能导致对电气火灾故障的误判或漏判，从而增加了电气火灾的发生概率。
因此，我们需要采用“前端探测+算法牵引”的方式构建一套电气安全预警辅助系统。通过深度学习算法挖掘电气故障关键参量变化规律，揭示参量概率分布的预测方法，根据预测值与实际值的对比结果展现电气故障风险，以提高风险定量化表征的准确性和及时性，为全面建设电气安全物联网奠定坚实基础。
例如，查知科技研发的热过载在线监测系统，可以用于设备运营风险管理。