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  • 2025-07-15
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我们如何用AI+物联网,让电力火灾防患于未“燃”?

引言:一场触目惊心的行业痛点

2023年,某省变电站因电缆沟起火引发全网瘫痪,直接损失超2000万元。事后调查显示:传统烟雾报警器在电力场景下响应延迟高达30分钟,且无法区分真实火情与设备过热。

如果有一套系统能提前10分钟预警,这场事故完全可以避免。”——南象科技CEO在事故分析会上的一句话,催生了今天的电力环境监控灭火系统。

一、为什么电力行业需要专属灭火系统?

1. 传统方案的三大致命缺陷

漏报率高:普通烟感无法识别电力设备早期阴燃(如绝缘层碳化)。

误动作风险:粉尘、湿度波动易触发误喷淋,导致二次设备损坏。

响应滞后:火势蔓延至明火阶段才报警,错过黄金处置期。

2. 电力火灾的特殊性

隐蔽性强:电缆沟、配电柜内部火源难察觉。

连锁反应快:高压环境可能引发爆炸性燃烧。

损失不可逆:关键设备烧毁需72小时以上更换。

行业需求:需要一套预判-预警-精准灭火的全链路解决方案。

二、南象科技的破局:AI+多模态感知技术

1. 核心技术突破

早期热失控预测:
通过温度断层扫描技术+AI算法分析,在温度异常上升期(>80℃)即触发预警,比传统方案提前15分钟。

声音问诊听故障:
采用噪声探测仪+声纹数据库,通过分析声音的振幅和频率,提前预判故障。

2. 真实场景打磨

某海上风电场案例:
系统在机组变流器柜内检测到电弧前兆(温度梯度异常),自动启动报警,避免单机千万级损失。

地铁配电房项目:
3个月内拦截2次电缆接头过热事件,客户复购率100%。

三、系统如何工作?——3层防护网解析

感知层:

部署云采集控制器、内置红外温度传感器、烟雾传感器、噪声探测仪插件等设备,每10秒上传数据。

分析层:

南象自研AI算法引擎,基于10万+电气故障样本训练,识别准确率99.3%。

执行层:

支持分级响应:

故障预警(推送运维人员)

异常报警(定位具体位置)

紧急处置(自动灭火)

四、客户说:值不值得装?算笔经济账

成本对比:

项目 传统方案 南象系统

单平米投入 200元 350元

年均维护成本 1.2万元 0.3万元

事故预期损失 ≥50万元/次 ≤5万元/次

某化工企业实测:

安装后第一年减少人工巡检成本+设备换新支出78万元,ROI(投资回报率)达217%。
技术咨询:拨打400-021-5507预约工程师,免费领取专属电气安全方案设计。