本发明属于安全监控和消防，尤其涉及一种储能电站火灾监测预警方法及系统。
背景技术：
1、越来越多的设备和传感器通过物联网技术联网，实现信息流的实时汇集和传输。这些信息流用于监控和研析，提升安全监控系统的智能化水平。智能监控系统：利用人工智能（ai）和机器学习技术，安全监控系统能够自动识别异常举止、入侵、火灾等事件，并迅速做出反应。收集和研析大量监控信息流，通过信息流挖掘和研析技术，预测潜在风险，优化安全管理。集成多种传感器（烟雾、温度、气体等），结合ai算法，提高火灾探测的准确性和响应速度。联网的烟雾探测器、灭火器等设备，实现远程监控和管理，及时发现和统筹规整火灾隐患。
2、传统的火灾监查系统在实际应用中存在诸多局限性。例如，由于技术手段的局限性，传统系统往往反应迟缓，难以及时提供准确的火情讯息，影响应急响应的快速性和有效性。部署的摄像头等设备容易受到烟雾的干扰，导致视线模糊，无法清晰捕捉到火灾现场的情况，从而影响判断的准确性。此外，温度检测设备虽然能够感知火灾的发生，但其响应速度较慢，存在较大的延迟性，无法在第一时间提供火情讯息，导致火灾初期得不到及时统筹规整。红外热感应技术尽管能够克服烟雾遮挡的影响，提供相对精准的温度信息流，但其高昂的成本使得大规模部署变得不切实际，尤其是在资金和资源有限的情况下。此外，红外热感应设备还需要定期维护和校准，以确保其正常工作，这进一步增加了运营成本和维护难度。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种储能电站火灾监测预警方法，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。
2、本发明是这样实现的，一种储能电站火灾监测预警方法，所述方法包括：
3、部署wi-fi接入点以覆盖整个储能电站，收集wi-fi传输波强度及变化信息流，并统筹规整信息流，映射到实时监控界面，在界面上生成并更新储能电站的动态布局图，显示实时人员位置及火情发展讯息；
4、收集正常情况下wi-fi传输波的样本信息流，定义正常工作、逃跑、困顿的人类举止模式，建立卷积神经网络举止识别模型并识别这些举止模式，实时研析监查到的wi-fi传输波信息流，识别当前人员的举止模式；
5、研析储能电站的环境特性和监查需求，建立wi-fi覆盖的优异模型，根据结果调整wi-fi接入点位置，测试wi-fi传输波的覆盖范围和稳定性，定期回顾覆盖效果，并根据实时信息流进行微调；
6、设计并实现一个信息流集成框架，收集气象信息流和电网状态外部信息流，结合外部信息流与wi-fi监查信息流执行综合研析，提供预警和行动指南，生成报警触发机制，在监查到危险模式时自动激活，实现与救援队伍的紧急通讯连接。
7、作为本发明的更进一步方案，所述部署wi-fi接入点以覆盖整个储能电站，收集wi-fi传输波强度及变化信息流，并统筹规整信息流，映射到实时监控界面，在界面上生成并更新储能电站的动态布局图，显示实时人员位置及火情发展讯息，具体包括：
8、在储能电站内部署wi-fi接入点，连续捕获wi-fi接入点的传输波强度信息流，从接入点收集信息流并转发到中央统筹规整系统，对收集到的信息流进行，过滤噪声和无关讯息；
9、从中央统筹规整系统获取统筹规整后的信息流，将信息流转化为坐标点，根据坐标点在监控界面上构建动态位置图，更新位置图反映实时的人员和火情动态，界面支持放大、缩小和滚动查看不同区域。
10、作为本发明的更进一步方案，所述收集正常情况下wi-fi传输波的样本信息流，定义正常工作、逃跑、困顿的人类举止模式，建立卷积神经网络举止识别模型并识别这些举止模式，实时研析监查到的wi-fi传输波信息流，识别当前人员的举止模式，具体包括：
11、设定信息流汇集采样频率和时长参数，部署传感器网络实时汇集wi-fi传输波信息流，对汇集到的原始传输波信息流进行清洗，标准化统筹规整信息流；
12、使用已标记的信息流集训练模型，识别正常工作、逃跑、困顿举止模式，建立wi-fi举止识别模型，验证模型准确性，研判模型性能，调整模型参数优化识别效果；
13、实时接收新的wi-fi传输波信息流，应用流程统筹规整即时信息流，使用wi-fi举止识别模型研析统筹规整后的信息流，将识别出的举止模式转换为输出传输波。
14、作为本发明的更进一步方案，所述研析储能电站的环境特性和监查需求，建立wi-fi覆盖的优异模型，根据结果调整wi-fi接入点位置，测试wi-fi传输波的覆盖范围和稳定性，定期回顾覆盖效果，并根据实时信息流进行微调，具体包括：
15、收集储能电站的布局和环境特征信息流，研判现有wi-fi网络的覆盖范围和传输波强度，研析wi-fi网络的当前负载和使用情况，确定wi-fi传输波稳定性；
16、根据粒子群建立wi-fi覆盖的优异模型，输入环境信息流和需求研判结果，生成优异wi-fi接入点布局方案；
17、根据wi-fi覆盖的优异模型提出的布局方案部署wi-fi接入点，监查新布局下的wi-fi传输波覆盖和性能指标，收集实施后的用户反馈和网络使用信息流，持续监查信息流。
18、作为本发明的更进一步方案，所述设计并实现一个信息流集成框架，收集气象信息流和电网状态外部信息流，结合外部信息流与wi-fi监查信息流执行综合研析，提供预警和行动指南，生成报警触发机制，在监查到危险模式时自动激活，实现与救援队伍的紧急通讯连接，具体包括：
19、集成气象信息流、电网状态外部讯息源，实时从各信息流源收集讯息，将wi-fi监查信息流与外部信息流进行统合，实施信息流研析趋势；
20、根据人员位置、火情状态触发报警条件，当监查信息流满足预设条件时自动触发报警，并传达给人员，报警触发后自动启动应急措施并通知救援队伍。
21、本发明的另一目的在于提供一种储能电站火灾监测预警系统，所述系统包括：
22、实时监控与可视化模块，用于部署wi-fi接入点以覆盖整个储能电站，收集wi-fi传输波强度及变化信息流，并统筹规整信息流，映射到实时监控界面，在界面上生成并更新储能电站的动态布局图，显示实时人员位置及火情发展讯息；
23、举止模式识别模块，用于收集正常情况下wi-fi传输波的样本信息流，定义正常工作、逃跑、困顿的人类举止模式，建立卷积神经网络举止识别模型并识别这些举止模式，实时研析监查到的wi-fi传输波信息流，识别当前人员的举止模式；
24、自适应wi-fi节点配置模块，用于研析储能电站的环境特性和监查需求，建立wi-fi覆盖的优异模型，根据结果调整wi-fi接入点位置，测试wi-fi传输波的覆盖范围和稳定性，定期回顾覆盖效果，并根据实时信息流进行微调；
25、多源讯息综合决策支持与智能报警联动模块，用于设计并实现一个信息流集成框架，收集气象信息流和电网状态外部信息流，结合外部信息流与wi-fi监查信息流执行综合研析，提供预警和行动指南，生成报警触发机制，在监查到危险模式时自动激活，实现与救援队伍的紧急通讯连接。
26、作为本发明的更进一步方案，所述实时监控与可视化模块，具体包括：
27、信息流捕获单元，用于在储能电站内部署wi-fi接入点，连续捕获wi-fi接入点的传输波强度信息流，从接入点收集信息流并转发到中央统筹规整系统，对收集到的信息流进行，过滤噪声和无关讯息；
28、可视化单元，用于从中央统筹规整系统获取统筹规整后的信息流，将信息流转化为坐标点，根据坐标点在监控界面上构建动态位置图，更新位置图反映实时的人员和火情动态，界面支持放大、缩小和滚动查看不同区域。
29、作为本发明的更进一步方案，所述举止模式识别模块，具体包括：
30、信息流汇集与单元，用于设定信息流汇集采样频率和时长参数，部署传感器网络实时汇集wi-fi传输波信息流，对汇集到的原始传输波信息流进行清洗，标准化统筹规整信息流；
31、举止模式建模单元，用于使用已标记的信息流集训练模型，识别正常工作、逃跑、困顿举止模式，建立wi-fi举止识别模型，验证模型准确性，研判模型性能，调整模型参数优化识别效果；
32、wi-fi举止识别模型识别与输出单元，用于实时接收新的wi-fi传输波信息流，应用流程统筹规整即时信息流，使用wi-fi举止识别模型研析统筹规整后的信息流，将识别出的举止模式转换为输出传输波。
33、作为本发明的更进一步方案，所述自适应wi-fi节点配置模块，具体包括：
34、环境研析与需求研判单元，用于收集储能电站的布局和环境特征信息流，研判现有wi-fi网络的覆盖范围和传输波强度，研析wi-fi网络的当前负载和使用情况，确定wi-fi传输波稳定性；
35、wi-fi覆盖的优异模型单元，用于根据粒子群建立wi-fi覆盖的优异模型，输入环境信息流和需求研判结果，生成优异wi-fi接入点布局方案；
36、实施与调整单元，用于根据wi-fi覆盖的优异模型提出的布局方案部署wi-fi接入点，监查新布局下的wi-fi传输波覆盖和性能指标，收集实施后的用户反馈和网络使用信息流，持续监查信息流。
37、作为本发明的更进一步方案，所述多源讯息综合决策支持与智能报警联动模块，具体包括：
38、多源讯息集成与研析单元，用于集成气象信息流、电网状态外部讯息源，实时从各信息流源收集讯息，将wi-fi监查信息流与外部信息流进行统合，实施信息流研析趋势；
39、智能报警与联动机制单元，用于根据人员位置、火情状态触发报警条件，当监查信息流满足预设条件时自动触发报警，并传达给人员，报警触发后自动启动应急措施并通知救援队伍。
40、本发明的有益效果是：传统的火灾监查系统可能反应迟缓，无法提供实时的火情讯息。通过大面积部署wi-fi接入点和使用wi-fi传输波信息流，实现了低成本的监控储能电站，并对储能电站内人员位置和火情发展的实时监控和动态更新，提升了监查的及时性和准确性。在火灾等紧急情况下，能快速识别和区分人员的举止模式，提高响应的效率。
1.一种储能电站火灾监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述部署wi-fi接入点以覆盖整个储能电站，收集wi-fi传输波强度及变化信息流，并统筹规整信息流，映射到实时监控界面，在界面上生成并更新储能电站的动态布局图，显示实时人员位置及火情发展讯息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述收集正常情况下wi-fi传输波的样本信息流，定义正常工作、逃跑、困顿的人类举止模式，建立卷积神经网络举止识别模型并识别这些举止模式，实时研析监查到的wi-fi传输波信息流，识别当前人员的举止模式，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述研析储能电站的环境特性和监查需求，建立wi-fi覆盖的优异模型，根据结果调整wi-fi接入点位置，测试wi-fi传输波的覆盖范围和稳定性，定期回顾覆盖效果，并根据实时信息流进行微调，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述设计并实现一个信息流集成框架，收集气象信息流和电网状态外部信息流，结合外部信息流与wi-fi监查信息流执行综合研析，提供预警和行动指南，生成报警触发机制，在监查到危险模式时自动激活，实现与救援队伍的紧急通讯连接，具体包括：
6.一种储能电站火灾监测预警系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述实时监控与可视化模块，具体包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述举止模式识别模块，具体包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述自适应wi-fi节点配置模块，具体包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述多源讯息综合决策支持与智能报警联动模块，具体包括：
