基于STM32的變電站煙霧識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
梁會(huì)軍1，龍剛成2，王龍1，鐘建偉1，廖紅華1，楊永超1
(1 湖北民族大學(xué) 智能科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 恩施 445000；
2 湖北博今電氣有限公司，湖北 恩施 445000)
摘 要：變電站發(fā)生火災(zāi)時(shí)，會(huì)嚴(yán)重威脅變電站人員、設(shè)備安全。分析了變電站火災(zāi)監(jiān)測(cè)需求，提出了一種基于 STM32 單片機(jī)的變電站煙霧識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)的控制中心采用 STM32 單片機(jī)，機(jī)智云作為遠(yuǎn)程終端，結(jié)合多傳感器、蜂鳴器、OLED 顯示屏等，可以采集變電站環(huán)境煙霧、溫度、濕度等數(shù)據(jù)，采集的數(shù)據(jù)經(jīng) STM32 單片機(jī)處理后，通過(guò) WiFi 模塊上傳至機(jī)智云平臺(tái)或本地監(jiān)控終端。當(dāng)監(jiān)測(cè)到可燃?xì)?/span>體濃度、溫度、濕度等數(shù)據(jù)超出預(yù)設(shè)安全范圍時(shí)，系統(tǒng)將同步觸發(fā)現(xiàn)場(chǎng)報(bào)警和云端預(yù)警。相比傳統(tǒng)單一煙霧報(bào)警裝置，該系統(tǒng)通過(guò)多傳感器融合與機(jī)智云平臺(tái)協(xié)同，便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理變電站內(nèi)的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，顯著提升了火災(zāi)監(jiān)測(cè)的維度和可靠性，保證了變電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行。
關(guān)鍵詞： STM32 單片機(jī)；變電站；煙霧識(shí)別；火災(zāi)監(jiān)測(cè)；煙霧傳感器；溫濕度傳感器；云端預(yù)警
中圖分類(lèi)號(hào)：TM63 ；TP212.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2097-6623(2026)02-0013-05
Design of Substation Smoke Recognition System Based on STM32
LIANG Hui-jun1, LONG Gang-cheng2, WANG Long1, ZHONG Jian-wei1, LIAO Hong-hua1, YANG Yong-chao1
（1 College of Intelligent Systems Science and Engineering, Hubei Minzu University, Enshi 445000, China;
2 Hubei Bojin Electric Co., Ltd., Enshi 445000, China）
Abstract: Fires in substations pose a severe threat to the safety of personnel and equipment on site. This paper analyzes the requirements for fire monitoring in substations and proposes a substation smoke recognition system based on the STM32 microcontroller. The control core of the system is the STM32 microcontroller, with Gizwits cloud serving as the remote terminal. Combined with multi-sensors, buzzer, OLED screen and other components, the system can collect environmental data such as smoke concentration, temperature and humidity in the substation. After the collected data is processed by the STM32 microcontroller, it is uploaded to the Gizwits cloud platform or the local monitoring terminal via a WiFi module.When the monitored data such as flammable gas concentration, temperature and humidity exceed the preset safe ranges, the system will trigger onsite alarms and cloud pre-warnings simultaneously. Compared with traditional single smoke alarm devices, this system realizes the collaboration of multi-sensor fusion and the Gizwits cloud platform, which facilitates the timely detection and handling of fire risks in substations, significantly improves the dimensions and reliability of fire monitoring, and ensures the safe and stable operation of substations.
Key words: STM32 microcontroller; substation; smoke recognition; fire monitoring; smoke sensor; temperature and humidity sensor; cloud pre-warning
參考文獻(xiàn)
[1] 馮子毅，馬恒瑞，王紅霞，等. 基于多類(lèi)型傳感器的變電站火災(zāi)預(yù)警技術(shù)研究綜述[J] . 智慧電力，2024，52(10) ：103-111.
[2] 吳健，王志鵬，謝丹，等. 變電站火災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警及自動(dòng)滅火智慧系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J] . 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2025，21(1) ：175-185.
[3] 康建準(zhǔn)，楊浩，田蕊，等. 超高壓變電站智慧消防系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 河南科技，2023，42(6) ：33-38.
[4] 吳越鋒，王夢(mèng)齊，王朕偉，等. 一種無(wú)源實(shí)時(shí)測(cè)溫加全氟己酮自動(dòng)滅火系統(tǒng)的新技術(shù)研究[J] . 黑龍江電力，2022，44(6) ：478-481.
[5] 李建斌. 變電站發(fā)生火災(zāi)的原因及其預(yù)防[J]. 山西焦煤科技，2004(12) ：5-6.
[6] 馮肖榮，楊賀強(qiáng)，谷志遠(yuǎn)，等. 光伏電站 10 kV 開(kāi)關(guān)柜火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J] . 中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品，2025(4) ：139-142.
[7] 朱壯，胡紹林，柯燁. 基于 STM32 與機(jī)智云的樓宇火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2025，15(2) ：24-28.
[8] 李修齊，李潤(rùn)平，崔文博，等. 基于嵌入式的火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J] . 現(xiàn)代信息科技，2025，9(21) ：194-198.
[9] 鄭道林，孫耀杰，左兆輝. 基于 MQ-2 與 GSM 的 CO 監(jiān)測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J] . 電子設(shè)計(jì)工程，2014，22(4) ：162-165.
[10] 陳澤章，楊智雅，黃德志，等. 基于 STM32 的簡(jiǎn)易油霧探測(cè)器設(shè)計(jì)[J]. 電子制作，2024，32(21) ：3-6.
[11] 蔡小慶，李今，郭向星. 基于物聯(lián)網(wǎng)的箱式變電站遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 電子質(zhì)量，2024(9) ：23-27.
[12] 王漢林，鐘建偉，吳穎穎，等. 基于 STM32 單片機(jī)的變電站輔助設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J] . 電子測(cè)試，2021(17) ：8-10.
[13] 彭永杰，張自杰，羅德雄，等. 基于 STC 單片機(jī)的倉(cāng)庫(kù)火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 電子制作，2025，33(12) ：90-93.
