一种基于多源数据融合的分布式配电柜火灾报警系统

本申请涉及火灾报警技术领域，其具体地公开了一种基于多源数据融合的分布式配电柜火灾报警系统，其采用基于深度学习的时序分析技术对配电柜内温度、环境温度以及负载电流数据进行时序建模，以捕捉三者的时序变化趋势，接着，基于配电柜环境温度时序特征，对柜内部温度时序特征进行环境干扰滤除，以得到柜内部温度时序变化模式的纯净表征，进而通过对负载电流和环境干扰滤除后的配电柜内部温度时序变化特征进行时序交互响应激发分析，从而基于配电柜负载与温度之间的时序关联响应模式实现对火灾风险的智能预警提示。这样，能够有效提高火灾报警的准确率，减少误报和漏报的情况，确保配电柜的安全运行。