目前我國火電站采用多種型式滅火系統與火災自動報警系統相結合，已經構成較完整的消防體系，并且涵蓋了火電站大部分防火區域。但消防工作基本還是按照傳統模式進行，而隨著火電站規模參數提高，電站設備系統的數量增多規模加大，建筑結構更加復雜，可燃物質種類數量和危險區域不斷擴大，現場自動化運行程度更高，因而現場消防安全火災危險性更加突出，這些變化對火電站的消防工作模式和效率以及可靠性提出了新的要求。

在日新月異的信息技術推動下，大數據時代已經到來，就消防工作而言，借助大數據、云計算和信息平臺等先進技術，將可以創建出與消防傳統模式不同的新型消防工作機制。

智慧化消防是以大數據為核心，針對火電站的消防設計與防控措施以及消防設施，利用消防內外數據來源，形成全樣本數據，借助先進數據處理與計算技術，使其形成防火監控和滅火數據環流，實現火電站消防安全防控全覆蓋以及火情危險的準確及時處理。

1 火電站傳統消防模式

火電站建筑物貫穿空間大，建筑物分散，使用燃料有天然氣、柴油、重油、煤炭等可燃物質，設備系統涉及到可燃物和電力，運行介質高溫高壓，各種類型電纜敷設廣泛，現場有粉塵和濕熱環境，因此消防法規《火力發電廠與變電站設計防火規范-GB50229》對火電站消防設計提出了具體防火要求。

設計規范中根據電站不同區域規定了火災危險性等級，包括甲乙丙丁戊等，規定建筑構件燃燒性能和耐火極限，并以防火區域進行劃分。

電站總平面布置區域劃分主要有：主廠房、點火油罐、生產過程火災危險區域、煤場及輸煤、消防水泵房、材料庫等。

在火電站常規消防系統設計與建設中由于火電站的自身特殊性很容易出現各種各樣問題，需要細心*和改進后才能保障火電站的消防安全。

火電站實際運行中消防系統主要通過火災報警系統作為全場的消防安全保護控制中樞，進行火災隱患早期探測及緊急滅火處置，并進一步動用各種消防設施和手段進行滅火救援搶險工作。

2 火電站智慧化消防必要性

2.1 消防傳統模式的不足

在消防系統設計和施工方面，設計單位按照國家行業現行技術標準進行消防設計，消防信息網絡化和智慧化方面標準規范并不健全，消防工程施工同樣存在部分瑕疵和功能缺陷。

在消防有關設備方面，由于產品不斷升級更新換代，一些消防設施零配件已經逐步停產，增加了火電站對消防設施報廢更新及工程改造的需求，但可能因為種種原因，不能及時進行消防設施維修和改造工作，容易造成消防安全隱患和潛在火災風險。

在消防設施維修保養檢測等技術服務方面，有關服務商如何進行規范有序和科學合理的技術服務支持還存在各種問題。

在消防設施運行管理方面，因為消防化管理水平不足，難以實時監控電站消防設施運行狀況，難以采取針對性分析和評價診斷火災危險性以便排查隱患，同時滅火救援應急指揮體系也難以適應更高的消防需求。

目前電站領域設備的數字化和信息化水平不高，消防系統還是比較獨立的系統，與全電站的控制管理系統信息化智慧化緊密聯系程度不夠，消防監控報警和滅火設施有些還是依靠就地人工控制，自動化和智慧化水平較低，電站部分區域和設備的消防監控報警和滅火設施覆蓋合理性和深度不足。

2.2 智慧化消防模式的必要性

公安部消防局在 2017 年發布了《關于推進“智慧消防"建設的指導意見》，提出：綜合運用大數據、云計算、物聯網和移動互聯網等新興信息技術，加快推進“智慧消防"建設。

隨著火電站的大型化和現代化，相應建筑結構與工藝設備系統布置復雜多變，火災隱患危險性變大，電站單位面積資源價值很高，傳統的消防方式難以滿足現代化電站安全管理要求，消防體系的升級換代和運維管理方式轉變成為迫切實際需求，因此智慧化消防建設十分必要。

智慧化消防系統是火電站智慧化一個*的子系統，在智慧化電站的各個層級中都有所體現，應將其納入電站一體智慧化管理中，為將來電站少人值守智慧化運行做好準備。

對于火電站的消防安全，智慧化消防將實現實時監控、全覆蓋*，利用大數據、云計算、智能核心算法等前沿技術，對火電站生產過程和建筑物及設備狀態進行在線實時檢測分析和在線診斷。

與電站消防火災報警系統結合，進行火災隱患預警判斷，給予智慧化指導，能夠對火電站火災隱患及時發現及時處理，防范于未然。

與電站消防滅火系統設施結合，進行火災初期滅火救援，能夠對火電站初期火災及時滅火，限制損失進一步擴大，及時消滅初期火災。

與電站智慧化系統結合，及時報警、及時處理并反饋現場情況、及時按規定程序與各個子系統產生聯動，提升整個電站的消防安全監控水平和滅火救援能力。缺乏聯動輔助手段，快速進行火災的處置造成較大影響。

3 基于大數據的智慧化消防重點研究內容

3.1 消防大數據研究

大數據是一種大容量大規模數據集合，具有數據獲取、存儲、管理、分析和判斷等功能，能夠形成大容量數據規模，可以實現數據快速流轉，能夠帶來技術層面的變革與管理方式創新，能夠形成現代智慧化消防模式。

首先全樣本數據流能更加立體、系統、客觀認識事物，獲得事物總體情況，實現對事物特征準確描述，可以從整個電站的消防全局角度出發，以整體系統性思路分析、預測和指揮各項消防工作有效有序開展。

借助對電站內部消防大數據的研究，可以實時在線掌握整個電站各個區域的消防監控狀況，及時發現和預警建筑物和工藝設備的火災隱患，及時智能分析診斷，做出準確的處理指導意見，及時發現初期火災并啟動相應的滅火系統及聯動相關子系統，將火災消滅于萌芽。

借助對電站外部消防大數據的研究，可以獲得類似電站的火災數據，能更客觀準確掌握火災成因、火災分布規律和火災發展趨勢等情報，采取消防預防措施開展有針對性的火災防控工作。

其次是研究模糊智能思維模式，在大數據背景下思維將轉變為模糊思維，強調思維的模糊性與完整性，通過龐大數據群獲得事態整體走向或是發展趨勢，進行整體趨勢的預測。

研究消防領域中模糊思維模式，少量的失真信息數據并不能得出電站建筑物和設備的火災隱患判斷，所以將會對采集到的全部各種數據進行智慧化模糊思維綜合判斷，才能獲得準確真實的結果，同時此種思維模式與人類的思維結構較為相近，使得電站消防系統更具有智慧。

再有是研究大數據應真實有效，如果不能夠保證數據真實有效，基于大數據的智慧化消防檢測分析和研判將會產生錯誤，所以應加強對電站消防設施設備層面的研究，嚴格質量管理與提升設備智慧化水平。

同時應研究基于大數據思維，建立火電站火災防控長效機制，構建火電站本身及面向社會多方參與消防安全共同治理新模式，強調常態化精細化與標準化治理理念，形成齊抓共管多元共治。

應研究建立火電站滅火救援機制，基于大數據實現采取科學有效消防措施迅速控制災情，一旦發生火災，災情程度（如火災地點、被困人數、火災蔓延趨勢）、現場救災情況（如車輛、人員到場、出水時間，出水量、災情發展態勢）等階段信息都能夠迅速記錄反饋，為救災決策提供重要參考依據。

3.2 消防智能體系架構研究

研究消防智能設備層面，消防設備設計及制造應考慮較長的壽命使用周期，能夠利于更換零配件需求，設備維保方面有可靠及時合理的消防技術服務。

消防設備需要質量好，可靠性高，通用性和互換性好，執行機構動作應及時準確，并減少調校和維護工作量。

智能設備層面主要包括現場總線系統和無線設備網絡，各種火災報警系統，各種在線檢測分析和控制儀器儀表，以及各種滅火救援系統設備。

研究消防智能控制層面，這是消防智慧化的核心，能夠實現電站生產過程的消防數據集中采集，在線實時監控和處理，也是安全等級層面。

研究設置的消防智慧化監測控制平臺，采用大數據、云計算、智能核心算法等前沿技術，對火電站的生產過程和建筑物與設備狀態進行監測分析診斷和指導。

例如消防智慧化監測控制平臺可以配合火電站的建筑物和設備 BIM 模型，進行電站各種信息的查閱和檢索，在線實時監控全電站各個區域、各個設備系統的狀態和數據，一旦發現消防安全隱患和故障就會及時報警并給出具體設備的定位、具體故障情況、快速通知處理，及時反饋到監控平臺予以記錄，甚至進一步給出智慧化處理方案和意見。

根據長期運行記錄匯總統計分析顯示各種故障報警記錄日志及處理情況，可以進行日常智慧化消防運維調度管理，可以實現手機的 APP 功能與電腦終端系統數據同步，并根據手機權限進行遠程操控。

第三研究消防智能監管層面，應融入到全電站的智慧化管理體系中，實現廠級優化調度與配置，進行設備的狀態監測與故障預警，達到實時監控與三維可視化互動定位等功能。

應設立一個由技術人員值班的全電站實時調度控制監管（診斷）中心，建立發電設備遠程診斷中心，實現對電站生產過程實時參數監視，設備系統性能狀況監測及分析和問題診斷以及火災隱患趨勢預警，實現消防設備狀態檢修遠程指導等功能。

第四研究消防智能管理層面，應融入到區域化消防智能管理體系中，利用大數據和互聯網技術，在區域內實時監控各電站安全生產全過程，滿足集團級的消防智能決策要求。

在區域電站大數據平臺上形成互聯網+電力技術服務業務，細化新的業務模式，可采用物聯網技術手段，建立區域內電站安全消防救援中心，利用全社會消防部門和社會力量對火電站消防工作予以支持，實現火電站消防安全監測防控及搶險救援的化管理和全社會一體化管控。

3.3 消防智慧化其他研究

除了上述研究內容外，消防智慧化還應當研究編制可行合理的對應技術標準與規范，研究消防設備的數字化和智慧化高質量產品，研究消防大數據互聯共享的應用技術，研究消防智慧化監測控制平臺建設技術，研究機器人智能巡檢技術，研究電站設備系統在線監測故障分析診斷技術。并研究消防智慧化技術的實效性、前瞻性、安全性、互動性和可靠性，實現并具有自適應性、自檢能力、可控性、生產全過程、融合性和經濟性等功能。

還應研究火電站消防智慧化的全過程技術工作，包括電站消防系統設計階段的數字化 BIM 模型技術，消防設施設備制造階段的數字化制造技術，建設安裝調試階段的設備系統數字化信息化安裝施工技術，電站運行維護階段的消防設施智慧化管理控制技術，直至消防設施退役階段的數據統計分析記錄和經驗后評價等。

4 消防智慧化未來發展

火電站消防智慧化監測控制平臺將得到研發和*，基于大數據和互聯網技術以及智能算法和現代控制技術，平臺將具有高度的安全性、靈活性、開放性、擴展性和一定的智慧化。

火電站工藝設備及消防設備在線檢測和故障隱患預警診斷技術得到發展，使得電站安全運行可靠性經濟性大為提升。

火電站機器人日常巡檢技術成為可能，實現對電站各個區域建筑物和設備系統的全覆蓋*智慧化巡檢。

利用先進傳感測量及網絡通訊技術，未來將實現對火電站生產全過程的監測和感知，深度采集融合火電站的海量多源數據，將實現準確的消防計算分析和判斷決策。

實現火電站工藝設備及消防設施的全生命周期智慧化管理，將管理控制要求及時反映到生產控制層，實現管控一體化。

實現火電站消防系統安全可靠和經濟優化運行，滿足消防安全需求，減輕員工現場工作強度，提高消防監控報警和滅火能力。

開展技術專家系統對電站的遠程消防技術服務，實現區域內各消防系統實時監控、統一管控、信息資源和消防資源互聯共享，統籌一體化集中管理。

5 安科瑞智慧消防監控云平臺介紹與選型

5.1平臺簡介

安科瑞智慧消防綜合管理云平臺基于物聯網、大數據、云計算等現代信息技術，將分散的火災自動報警設備、電氣火災監控設備、智慧煙感探測器、智慧消防用水等設備連接形成網絡，并對這些設備的狀態進行智能化感知、識別、定位，實時動態采集消防信息，通過云平臺進行數據分析、挖掘和趨勢分析，幫助實現科學預警火災、網格化管理、落實多元責任監管等目標。補充了原先針對“九小場所"和危化品生產企業無法有效監控的空白，適應于所有公建和民建，實現了無人化值守智慧消防，實現智慧消防“自動化"、“智能化"、“系統化"、用電管理的實際需求。

從火災預防，到火情報警，再到控制聯動，在統一的系統大平臺內運行，用戶、安保人員、監管單位都能夠通過平臺直觀地看到每一棟建筑物中各類消防設備和傳感器的運行狀況，并能夠在出現細節隱患、發生火情等緊急和非緊急情況下，在幾秒時間內，相關報警和事件信息通過手機短信、語音電話、郵件提醒和APP推送等手段，就迅速能夠迅速通知到達相關人員。同時，通過自動消防滅火控制裝置啟動自動滅火設備和消防聯動控制設備，有效解決用電單位電氣線纜老舊，小微企業無電工、肉眼無法直觀系統即時排查電氣隱患、隱蔽工程隱患檢查難等難題，及時排除隱患，安科瑞智慧消防監控云平臺結構如下圖所示：

5.2 平臺功能

(1)平臺登陸

用戶登錄成功之后進入首頁，如圖所示。主要展示的內容有：項目概況、設備狀態、設備分類、設備報警信息、報警分類、報警統計、設備臺賬信息等。其中可在地圖可以選配成BIM建筑模型，任何傳感器報警時可以在BIM模型中預警顯示。

(2)實時監控

智慧用電子系統可接入電氣火災、故障電弧、電氣火災主機、滅弧式保護器探測和母排無線測溫探測等等各類子系統，實現對相關消防系統設備的信息實時監控，一且發現監測數劇超過風險閾值，APP、電話報警統統上陣，通過設備的標簽、地理位置定位，快速通知，快速處置

(3)隱患管理

隱患管理包括隱患巡查、隱患處理、和隱患記錄，隱患巡查的目的是為了系統在產生報警或隱患后，系統可以針對工程人員派發工單，處理完以后工程人員能夠在系統中填寫相關工單任務記錄，以供歷史查詢。隱患統計支持對項目進行日、月、季、年的維度查詢，并能夠自定義時間查詢，將項目下隱患以曲線，圖表的形式展現

(4)統計分析

統計分析包括數據匯總和分析報告，數據匯總以曲線和表格形式顯示各個月份的報警和故障記錄，同時顯示控制日志，支持按照控制類和參數設置類分別顯示，也可以按照操作是否成功分別顯示，包括此次控制的操作情況，項目名稱，設備信息以及對應的操作時間等；分析報告包括總體概況和設備回路特征分析。

(5)運維管理

根據運維調度管理的需要，智能調度技術人員可以分為不同角色，系統支持巡檢計劃和巡檢日歷，可支持巡檢人員使用手機NFC芯片巡檢打卡的功能。

(6)手機APP功能

手機APP軟件具有IOS版本和安卓版本，并與電腦終端系統的數據同步，能展示剩余電流、溫度、電壓、電流等電氣參數的實時監測數據及變化曲線、歷史數據與變化曲線；短路、斷線、漏電、超溫、過壓、欠壓、過流等電氣故障實時報警數據等；能實時顯示項目地理位置、未排除隱患數、未處理巡檢數等；通過APP消息推送的方式提醒用戶實時報警信息；可以實現遠程復位、遠程分閘功能；可以對所有現場探測器進行遠程參數設定及修改；可以對所有現場探測器的遠程控制記錄進行查詢；

6結語

綜上所述，火電站消防系統向智慧化發展是未來必然趨勢，目前國內火電站基本具備了相應的信息化基礎條件，相關研發和試點工作已經開展，但火電站的整體智慧化將是一個漫長的過程，預計與不斷成熟的人工智能和大數據互聯網技術高度融合共同發展，將會實現電站智慧化的愿景。

參考文獻

[1]王九思，王日南，侯宇 .基于大數據的火電站智慧化消防探析.

[2]安科瑞企業微電網設計與應用手冊，2020.06版.

作者簡介：淮亞利,女,安科瑞電氣股份有限公司，主要從事智慧消防監控系統。

淺談基于大數據的火電站智慧化消防探析

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