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“自學習”AI技術(shù)，讓電動自行車入戶充電無處遁形
閱讀：673 發(fā)布時間：2024-7-10據(jù)有關部門統(tǒng)計，目前全國電動自行車保有量約4億輛，每年仍有較大幅度的增加。2024年以來已發(fā)生電動自行車火災10051起，造成35人死亡。從引發(fā)火災的原因看，電氣故障和用火不慎是誘發(fā)火災的主要原因，這兩類原因誘發(fā)的火災幾乎占到了火災總數(shù)的近一半，分別為26.2%、22.3%。
國務院安委辦、應急管理部部署當前安全防范工作調(diào)度推進電動自行車安全隱患全鏈條整治行動。
其中，危害最嚴重的線路打火即故障電弧是最大難點，電弧擊穿空氣溫度高達3000度，極易引發(fā)物體燃燒蔓延，傳統(tǒng)傳感器難以監(jiān)測。
針對這種情況，力安科技基于自學習（智能識別與分析算法）等AI技術(shù)，研發(fā)推出用電寶——智慧用電安全監(jiān)控解決方案。目前已廣泛應用于學校宿舍、工廠宿舍、智慧社區(qū)、公寓、城中村出租房、樓宇商鋪等區(qū)域。通過自學習、AI技術(shù)，提取每根電路自己的專有“畫像"。通過安裝用電設備監(jiān)測終端，對波紋特征進行采集提取并發(fā)送至云平臺，平臺端通過數(shù)據(jù)分析和深度學習技術(shù)，對電器類型線路、實時能耗、電器功率進行識別（電動自行車充電、電磁爐、燒水壺、電熱毯、卷發(fā)棒等），將看不見的電流轉(zhuǎn)換成看得見的數(shù)據(jù)。
當電路設備波紋特征跟平時不一樣，可以馬上監(jiān)測到異常，然后反饋到系統(tǒng)進行語音播報、電話提醒、APP推送用戶進行處理，將火災隱患消滅在萌芽狀態(tài)。根據(jù)應用場景不同，智能采集終端通過RS485或LORA方式上傳至網(wǎng)關，網(wǎng)關通過4G/5G方式上傳云平臺。
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技術(shù)原理：電器接入電網(wǎng)的過渡區(qū)段、穩(wěn)態(tài)區(qū)段中蘊含著一定的統(tǒng)計規(guī)律，稱為負荷特征。通常，把能可靠標志電器用電狀態(tài)的多個負荷特征作為一個組合，稱作負荷印記。針對這一特點，建立容納各類型電動自行車負荷特征的數(shù)據(jù)庫，由安裝在居民家中的監(jiān)測設備在不同區(qū)段采集、提取電網(wǎng)中的特殊負荷印記，按照負荷分解模型得出監(jiān)測結(jié)論，監(jiān)測到入戶充電行為后自動預警并聯(lián)動智能空開裝置斷電，實現(xiàn)阻止入戶充電的效果。