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CN113936411A - 一种电气火灾预警方法、系统及装置 - Google Patents

一种电气火灾预警方法、系统及装置 Download PDF

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CN113936411A
CN113936411A CN202111487684.9A CN202111487684A CN113936411A CN 113936411 A CN113936411 A CN 113936411A CN 202111487684 A CN202111487684 A CN 202111487684A CN 113936411 A CN113936411 A CN 113936411A
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fire
particle concentration
environmental data
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CN202111487684.9A
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郭正雄
郭宏博
胡浩瀚
刘万龙
张立
赵莹
李艳
贾超冉
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Tianjin Richsoft Electric Power Information Technology Co ltd
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Tianjin Richsoft Electric Power Information Technology Co ltd
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Abstract

本发明公开了一种电气火灾预警方法、系统及装置，该方法包括：采集配电柜内的环境数据信息，所述环境数据信息包括配电柜内的温度信息、温度变化率信息、受热分解气体浓度信息、受热分解气体浓度变化率信息以及粒子浓度信息；将采集的环境数据信息与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为环境数据信息超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。本发明能够从温度、受热分解气体浓度以及粒子浓度三种角度来进行电气火灾预警，并且能够计算出危险等级，以便为消防救援提供救援参考。

Description

一种电气火灾预警方法、系统及装置
技术领域
本发明涉及电气火灾监控技术领域，具体来说，涉及一种电气火灾预警方法、系统及装置。
背景技术
随着国家经济技术的发展和人们生活水平的提高，消防系统广泛应用于人们的生产和生活之中，这其中，电气火灾预警是消防系统中最重要的部分之一。
现有技术中，电气火灾预警系统通常是在配电柜中通过温度探头探测线缆温度，来达到对配电柜内温度异常的监控，进而判断是否存在电气火灾隐患。然而，现有的这种温度探头探测范围小，每个温度探头只能探测一个点的温度，无法做到对配电柜中的线缆全面监测，并且走线安装复杂，使用不当还会增加新的安全隐患。
同时，现有技术仅仅是从温度的变换来判断是否存在电气火灾隐患，而温度的变换容易受到配电柜电器元件工作散热、通风以及环境温度变换的影响而改变，进而使得这种监控方式在实际操作时，其预警的准确率有待商榷，无法做到精确预警的效果，同时现有的预警系统也无法体现出电气火灾隐患的危险等级，无法给消防救援提供具体的救援等级参考。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种电气火灾预警方法、系统及装置，其能够从温度、受热分解气体浓度以及粒子浓度三种角度来进行电气火灾预警，并且能够计算出危险等级，以便为消防救援提供救援参考。
本发明的技术方案是这样实现的：
根据本发明的一个方面，提供了一种电气火灾预警方法。
该电气火灾预警方法，包括：
采集配电柜内的环境数据信息，所述环境数据信息包括配电柜内的温度信息、温度变化率信息、受热分解气体浓度信息、受热分解气体浓度变化率信息以及粒子浓度信息；
将采集的环境数据信息与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为环境数据信息超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；
根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
其中，所述粒子浓度信息包括：PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息。
另外，根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级包括：根据阈值构建对角矩阵，并根据对角矩阵计算初始报警参量；对环境数据信息赋予参量权重，并根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级。
此外，根据阈值构建对角矩阵的计算公式为：
Figure 12637DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，S为对角矩阵，d1 为温度阈值，d2 为温度变化率阈值，d3 为受热分解气体浓度阈值，d4 为受热分解气体浓度变化率阈值，d5 为PM1.0粒子浓度阈值，d6 为PM2.5粒子浓度阈值，d7 为PM10粒子浓度阈值，且u(x)具有线性激活函数：
Figure 860507DEST_PATH_IMAGE002
。
另外，根据对角矩阵计算初始报警参量的计算公式为：
Figure 848055DEST_PATH_IMAGE003
其中，A0为初始报警参量，A0=（a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7），x1为温度信息，x2为温度变化率信息，x3为受热分解气体浓度信息，x4为受热分解气体浓度变化率信息，x5为PM1.0粒子浓度信息，x6为PM2.5粒子浓度信息，x7为PM10粒子浓度信息。
此外，对环境数据信息赋予参量权重包括：将环境数据信息的实时数值与预先配置的参量权重结合，并根据自适应权重算法，计算最优参量权重；将最优参量权重相对应的倍率对角矩阵, 得到归一化后的参量权重；
且，该自适应权重算法为：
Figure 134680DEST_PATH_IMAGE004
其中，δ为平滑量，wi(i=1,2,……7)为预先配置的参量权重；
且，该参量权重归一化算法为：
Figure 461756DEST_PATH_IMAGE005
其中，Q为对角矩阵，且Q中仅有对角元素
Figure 746107DEST_PATH_IMAGE006
非零；W为归一化后的参量权重。
此外，根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级的计算公式为：
Figure 220950DEST_PATH_IMAGE007
；其中，y为火灾隐患危险等级，A0为初始报警参量，W为归一化后的参量权重。
根据本发明的另一方面，提供了一种电气火灾预警系统。
该电气火灾预警系统，包括：
采集模块，用于采集配电柜内的环境数据信息，所述环境数据信息包括配电柜内的温度信息、温度变化率信息、受热分解气体浓度信息、受热分解气体浓度变化率信息以及粒子浓度信息；
隐患判断模块，用于将采集的环境数据信息与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为环境数据信息超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；
危险等级处理模块，用于根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
其中，所述粒子浓度信息包括：PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息；所述危险等级处理模块在根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级时，根据阈值构建对角矩阵，并根据对角矩阵计算初始报警参量；并对环境数据信息赋予参量权重，再根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级。
此外，根据阈值构建对角矩阵的计算公式为：
Figure 983370DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，S为对角矩阵，d1 为温度阈值，d2 为温度变化率阈值，d3 为受热分解气体浓度阈值，d4 为受热分解气体浓度变化率阈值，d5 为PM1.0粒子浓度阈值，d6 为PM2.5粒子浓度阈值，d7 为PM10粒子浓度阈值，且u(x)具有线性激活函数：
Figure 230199DEST_PATH_IMAGE002
。
另外，根据对角矩阵计算初始报警参量的计算公式为：
Figure 685451DEST_PATH_IMAGE003
其中，A0为初始报警参量，A0=（a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7），x1为温度信息，x2为温度变化率信息，x3为受热分解气体浓度信息，x4为受热分解气体浓度变化率信息，x5为PM1.0粒子浓度信息，x6为PM2.5粒子浓度信息，x7为PM10粒子浓度信息。
此外，对环境数据信息赋予参量权重时，可将环境数据信息的实时数值与预先配置的参量权重结合，并根据自适应权重算法，计算最优参量权重；再将最优参量权重相对应的倍率对角矩阵, 得到归一化后的参量权重；
且，该自适应权重算法为：
Figure 647591DEST_PATH_IMAGE008
其中，δ为平滑量，wi(i=1,2,……7)为预先配置的参量权重；
且，该参量权重归一化算法为：
Figure 213702DEST_PATH_IMAGE005
其中，Q为对角矩阵，且Q中仅有对角元素
Figure 312108DEST_PATH_IMAGE009
非零；W为归一化后的参量权重。
此外，根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级的计算公式为：
Figure 938261DEST_PATH_IMAGE010
；其中，y为火灾隐患危险等级，A0为初始报警参量，W为归一化后的参量权重。
根据本发明的又一方面，提供了一种电气火灾预警装置。
该电气火灾预警装置，包括壳体，所述壳体内部具有PCB板，所述PCB板上设置有激光粒径传感器、化学成分传感器、温度传感器、算法芯片以及电源模块，所述激光粒径传感器、化学成分传感器、温度传感器均与算法芯片连接，所述电源模块与激光粒径传感器、化学成分传感器、温度传感器以及算法芯片电连接；
所述激光粒径传感器用于采集配电柜内的PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息；
所述化学成分传感器用于采集配电柜内的受热分解气体浓度信息以及受热分解气体浓度变化率信息；
所述温度传感器用于采集配电柜内的温度信息和温度变化率信息；
所述算法芯片用于将所述激光粒径传感器、所述化学成分传感器以及所述温度传感器所采集的信息数据与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为信息数据超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；并根据所述信息数据以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
有益效果：本发明通过从温度、受热分解气体浓度以及粒子浓度三种角度进行信息采集，并根据采集的信息来判断是否存在电气火灾，从而克服了现有技术只能对区域点的位置进行监控所带来的问题，实现了全面监测配电柜内部环境元素，有效的提高了电气火灾预警的全面性和准确性，同时，本发明还能够根据所采集的信息，计算出对的危险等级，进而能够有效的为报警提供了危险等级依据，为随后的消防救援提供了救援参考依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的电气火灾预警方法的流程示意图。
图2是根据本发明实施例的电气火灾预警系统的结构框图；
图3是根据本发明实施例的电气火灾预警装置的外观结构示意图。
图4是根据本发明实施例的电气火灾预警装置的结构分解示意图。
具体实施方式
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所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种电气火灾预警方法、系统及装置。
如图1所示，根据本发明实施例的一种电气火灾预警方法，包括：
步骤S101，采集配电柜内的环境数据信息，所述环境数据信息包括配电柜内的温度信息、温度变化率信息、受热分解气体浓度信息、受热分解气体浓度变化率信息以及粒子浓度信息；
步骤S103，将采集的环境数据信息与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为环境数据信息超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；
步骤S105，根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
在具体应用时，为了更好的分析配电柜内的环境因素，所述粒子浓度信息可包括三个方面的粒子浓度，具体为：PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息。
在一个实施例中，根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级时，则可根据阈值构建对角矩阵，并根据对角矩阵计算初始报警参量；再对环境数据信息赋予参量权重，最后根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级。
其中，根据阈值构建对角矩阵的计算公式为：
Figure 325380DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，S为对角矩阵，d1 为温度阈值，d2 为温度变化率阈值，d3 为受热分解气体浓度阈值，d4 为受热分解气体浓度变化率阈值，d5 为PM1.0粒子浓度阈值，d6 为PM2.5粒子浓度阈值，d7 为PM10粒子浓度阈值，且u(x)具有线性激活函数：
Figure 491919DEST_PATH_IMAGE002
。
另外，根据对角矩阵计算初始报警参量的计算公式为：
Figure 648094DEST_PATH_IMAGE003
其中，A0为初始报警参量，A0=（a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7），x1为温度信息，x2为温度变化率信息，x3为受热分解气体浓度信息，x4为受热分解气体浓度变化率信息，x5为PM1.0粒子浓度信息，x6为PM2.5粒子浓度信息，x7为PM10粒子浓度信息。
在一个实施例中，在对环境数据信息赋予参量权重时，可将环境数据信息的实时数值与预先配置的参量权重结合，并根据自适应权重算法，计算最优参量权重；再将最优参量权重相对应的倍率对角矩阵, 得到归一化后的参量权重；
且，该自适应权重算法为：
Figure 507466DEST_PATH_IMAGE008
其中，δ为平滑量，wi(i=1,2,……7)为预先配置的参量权重；
且，该参量权重归一化算法为：
Figure 116302DEST_PATH_IMAGE005
其中，Q为对角矩阵，且Q中仅有对角元素
Figure 352111DEST_PATH_IMAGE011
非零；W为归一化后的参量权重。
在一个实施例中，根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级的计算公式为：
Figure 362792DEST_PATH_IMAGE010
；其中，y为火灾隐患危险等级，A0为初始报警参量，W为归一化后的参量权重。
如图2所示，根据本发明实施例的一种电气火灾预警系统，包括：
采集模块201，用于采集配电柜内的环境数据信息，所述环境数据信息包括配电柜内的温度信息、温度变化率信息、受热分解气体浓度信息、受热分解气体浓度变化率信息以及粒子浓度信息；
隐患判断模块203，用于将采集的环境数据信息与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为环境数据信息超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；
危险等级处理模块205，用于根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
在一个实施例中，为了更好的分析配电柜内的环境因素，所述粒子浓度信息可包括三个方面的粒子浓度，具体为：PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息；而所述危险等级处理模块在根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级时，根据阈值构建对角矩阵，并根据对角矩阵计算初始报警参量；并对环境数据信息赋予参量权重，再根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级。
此外，根据阈值构建对角矩阵的计算公式为：
Figure 393065DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，S为对角矩阵，d1 为温度阈值，d2 为温度变化率阈值，d3 为受热分解气体浓度阈值，d4 为受热分解气体浓度变化率阈值，d5 为PM1.0粒子浓度阈值，d6 为PM2.5粒子浓度阈值，d7 为PM10粒子浓度阈值，且u(x)具有线性激活函数：
Figure 489197DEST_PATH_IMAGE002
。
另外，根据对角矩阵计算初始报警参量的计算公式为：
Figure 935222DEST_PATH_IMAGE003
其中，A0为初始报警参量，A0=（a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7），x1为温度信息，x2为温度变化率信息，x3为受热分解气体浓度信息，x4为受热分解气体浓度变化率信息，x5为PM1.0粒子浓度信息，x6为PM2.5粒子浓度信息，x7为PM10粒子浓度信息。
在一个实施例中，对环境数据信息赋予参量权重时，可将环境数据信息的实时数值与预先配置的参量权重结合，并根据自适应权重算法，计算最优参量权重；再将最优参量权重相对应的倍率对角矩阵, 得到归一化后的参量权重；
且，该自适应权重算法为：
Figure 128306DEST_PATH_IMAGE008
其中，δ为平滑量，wi(i=1,2,……7)为预先配置的参量权重；
且，该参量权重归一化算法为：
Figure 267163DEST_PATH_IMAGE005
其中，Q为对角矩阵，且Q中仅有对角元素
Figure 915838DEST_PATH_IMAGE012
非零；W为归一化后的参量权重。
在一个实施例中，根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级的计算公式为：
Figure 165554DEST_PATH_IMAGE010
；其中，y为火灾隐患危险等级，A0为初始报警参量，W为归一化后的参量权重。
如图3-4所示，根据本发明实施例的一种电气火灾预警装置，包括由上盖1和底壳2构成的壳体3，所述盖1和底壳2之间通过接线固定柱11固定连接，所述壳体3内部具有PCB板4，所述PCB板4上设置有激光粒径传感器5、化学成分传感器6、温度传感器7、算法芯片8以及电源模块9，所述激光粒径传感器5、化学成分传感器6、温度传感器7均与算法芯片8连接，所述电源模块9与激光粒径传感器5、化学成分传感器6、温度传感器7以及算法芯片8电连接；此外，所述PCB板4上还设置有与电源模块9，所述激光粒径传感器5、化学成分传感器6、温度传感器7以及算法芯片8连接的工作指示灯10。
具体应用时，所述激光粒径传感器5用于采集配电柜内的PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息；所述化学成分传感器6用于采集配电柜内的受热分解气体浓度信息以及受热分解气体浓度变化率信息；所述温度传感器7用于采集配电柜内的温度信息和温度变化率信息；所述算法芯片8用于将所述激光粒径传感器5、所述化学成分传感器6以及所述温度传感器7所采集的信息数据与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为信息数据超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；并根据所述信息数据以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，本发明通过从温度、受热分解气体浓度以及粒子浓度三种角度进行信息采集，并根据采集的信息来判断是否存在电气火灾，从而克服了现有技术只能对区域点的位置进行监控所带来的问题，实现了全面监测配电柜内部环境元素，有效的提高了电气火灾预警的全面性和准确性，同时，本发明还能够根据所采集的信息，计算出对的危险等级，进而能够有效的为报警提供了危险等级依据，为随后的消防救援提供了救援参考依据。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电气火灾预警方法，其特征在于，包括：
采集配电柜内的环境数据信息，所述环境数据信息包括配电柜内的温度信息、温度变化率信息、受热分解气体浓度信息、受热分解气体浓度变化率信息以及粒子浓度信息；
将采集的环境数据信息与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为环境数据信息超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；
根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
2.根据权利要求1所述的一种电气火灾预警方法，其特征在于，所述粒子浓度信息包括：PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息。
3.根据权利要求2所述的一种电气火灾预警方法，其特征在于，根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级包括：
根据阈值构建对角矩阵，并根据对角矩阵计算初始报警参量；
对环境数据信息赋予参量权重，并根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级。
4.根据权利要求3所述的一种电气火灾预警方法，其特征在于，根据阈值构建对角矩阵的计算公式为：
Figure 98378DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，S为对角矩阵，d1 为温度阈值，d2 为温度变化率阈值，d3 为受热分解气体浓度阈值，d4 为受热分解气体浓度变化率阈值，d5 为PM1.0粒子浓度阈值，d6 为PM2.5粒子浓度阈值，d7 为PM10粒子浓度阈值，且u(x)具有线性激活函数：
Figure 618222DEST_PATH_IMAGE002
。
5.根据权利要求4所述的一种电气火灾预警方法，其特征在于，根据对角矩阵计算初始报警参量的计算公式为：
Figure 432594DEST_PATH_IMAGE003
其中，A0为初始报警参量，A0=（a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7），x1为温度信息，x2为温度变化率信息，x3为受热分解气体浓度信息，x4为受热分解气体浓度变化率信息，x5为PM1.0粒子浓度信息，x6为PM2.5粒子浓度信息，x7为PM10粒子浓度信息。
6.根据权利要求5所述的一种电气火灾预警方法，其特征在于，对环境数据信息赋予参量权重包括：
将环境数据信息的实时数值与预先配置的参量权重结合，并根据自适应权重算法，计算最优参量权重；
将最优参量权重相对应的倍率对角矩阵, 得到归一化后的参量权重；
且，该自适应权重算法为：
Figure 255056DEST_PATH_IMAGE004
其中，δ为平滑量，wi(i=1,2,……7)为预先配置的参量权重；
且，该参量权重归一化算法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中，Q为对角矩阵，且Q中仅有对角元素
Figure 714900DEST_PATH_IMAGE007
非零；W为归一化后的参量权重。
7.根据权利要求6所述的一种电气火灾预警方法，其特征在于，根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级的计算公式为：
Figure 851483DEST_PATH_IMAGE008
；其中，y为火灾隐患危险等级，A0为初始报警参量，W为归一化后的参量权重。
8.一种电气火灾预警系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集配电柜内的环境数据信息，所述环境数据信息包括配电柜内的温度信息、温度变化率信息、受热分解气体浓度信息、受热分解气体浓度变化率信息以及粒子浓度信息；
隐患判断模块，用于将采集的环境数据信息与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为环境数据信息超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；
危险等级处理模块，用于根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
9.根据权利要求8所述的一种电气火灾预警系统，其特征在于，所述粒子浓度信息包括：PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息；所述危险等级处理模块在根据所述环境数据信息以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级时，根据阈值构建对角矩阵，并根据对角矩阵计算初始报警参量；并对环境数据信息赋予参量权重，再根据参量权重和初始报警参量，计算火灾隐患危险等级。
10.一种电气火灾预警装置，其特征在于，包括壳体，所述壳体内部具有PCB板，所述PCB板上设置有激光粒径传感器、化学成分传感器、温度传感器、算法芯片以及电源模块，所述激光粒径传感器、化学成分传感器、温度传感器均与算法芯片连接，所述电源模块与激光粒径传感器、化学成分传感器、温度传感器以及算法芯片电连接；
所述激光粒径传感器用于采集配电柜内的PM1.0粒子浓度信息、PM2.5粒子浓度信息、PM10粒子浓度信息；
所述化学成分传感器用于采集配电柜内的受热分解气体浓度信息以及受热分解气体浓度变化率信息；
所述温度传感器用于采集配电柜内的温度信息和温度变化率信息；
所述算法芯片用于将所述激光粒径传感器、所述化学成分传感器以及所述温度传感器所采集的信息数据与预先对应设置的阈值进行比较，在比较结果为信息数据超出阈值的情况下，确定存在火灾隐患并报警；并根据所述信息数据以及阈值，通过预置算法计算火灾隐患危险等级，并在报警的同时，上传并显示火灾隐患危险等级。
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