一、充电棚误报困境：传统系统的阿喀琉斯之踵
传统充电监控系统在面对复杂多变的充电环境时，显得力不从心。充电过程中，电流信号极易受到外界干扰，如电磁辐射☢️、线路老化等，导致监测数据出现异常波动。这些异常值如同“噪音”，干扰着系统的准确判断，使得误报现象频繁发生。
误报带来的后果不容小觑。一方面，频繁的误报会引发管理人员的“报警疲劳”，降低他们对真实危险的警惕性。当真正的安全隐患出现时，可能因疏忽而未能及时处理，导致火灾等严重事故的发生。另一方面，误报还会造成资源的浪费，如不必要的消防设备启动、人力投入等，增加管理成本。
二、AI四层智能火焰识别算法：精准识别
AI四层智能火焰识别算法犹如一位经验丰富的侦探，通过对充电过程中电流数据的细致分析，精准识别超标电动车辆的充电行为。其工作原理可分为四个层次，层层递进，确保识别的准确性和可靠性。
2.1第一层：数据清洗——去伪存真
后台管理系统接收到实时电流数据后，首先进入数据清洗环节。这一过程如同筛选金子，过滤掉因信号干扰等因素产生的异常值。在实际充电环境中，电流信号可能会受到各种噪声的影响，导致数据出现短暂的峰值或谷值。这些异常值如果直接参与后续计算，会严重影响结果的准确性。
数据清洗算法通过设定合理的阈值范围，对采集到的电流数据进行筛选。超出正常范围的数据将被视为异常值并剔除，只保留符合实际充电情况的数据。例如，在正常情况下，电动车辆的充电电流会在一定区间内波动，若某时刻检测到的电流值远高于或低于该区间，系统就会判定其为异常值并过滤掉。通过数据清洗，为后续的准确分析奠定了坚实基础。
2.2第二层：功率转换——数据升华
经过数据清洗后，系统根据预设的功率计算模型（功率 = 电压×电流，电压取充电桩输出标准电压值），将实时电流数据转换为对应的充电功率数据。这一转换过程如同将原材料加工成成品，使数据更具实际意义。
充电功率是衡量电动车辆充电行为的重要指标。通过将电流数据转换为功率数据，可以更直观地了解车辆的充电状态。例如，不同型号的电动车辆在充电时，其电流大小可能不同，但通过功率计算，可以统一用功率来衡量充电强度，便于后续与预设阈值进行比较。
2.3第三层：阈值比对——火眼金睛
系统将计算得出的实时功率与预设的“超标电动车辆功率阈值”进行实时比对。该阈值根据国家相关标准及充电桩安全运行要求设定，通常为2000W，可根据实际场景调整。这一比对过程如同法官判案，严格依据标准进行裁决。
若连续3秒检测到充电功率超过阈值，则判定为“超标电动车辆正在充电”。设定连续3秒的检测时间，是为了避免因短暂的电流波动而导致的误判。例如，在车辆启动或停止充电的瞬间，可能会出现短暂的功率异常，但这种异常并不代表车辆存在超标充电行为。通过连续3秒的检测，可以更准确地判断车辆的充电状态。
2.4第四层：管控触发——果断出击
一旦判定为“超标电动车辆正在充电”，系统将立即触发相应管控措施。这些措施包括但不限于切断充电电源、发送警报信息给管理人员等。切断充电电源可以有效阻止超标车辆继续充电，避免因过载而引发火灾等安全事故。发送警报信息则能让管理人员及时了解情况，迅速采取进一步的措施，如现场检查、处理违规车辆等。
三、实际应用：成效显著
AI四层智能火焰识别算法在实际充电棚中的应用，取得了显著的成效。以某大型社区充电棚为例，在引入该算法之前，每月因误报导致的消防设备启动次数高达数十次，管理人员疲于应付。引入该算法后，误报次数大幅下降，几乎为零。同时，系统成功识别并处理了多起超标电动车辆充电行为，有效避免了潜在的安全隐患。
该算法的应用还提高了充电棚的管理效率。管理人员可以通过后台管理系统实时监控充电情况，及时掌握超标车辆信息，无需再花费大量时间排查误报问题。此外，系统的自动化管控措施也减少了人力投入，降低了管理成本。
