CORE TECHNOLOGY · 核心技术
基于自适应神经网络（CNN）的电池充放电故障预测预警模型。 高精度传感器实时捕捉充电过程中的温度、电流、电压细微变化，在火情发生之前识别风险、切断电源、联动消防。
高精度传感 + 高频采样，构建可预测的数据基础
国标要求传感器精度为 2%，行业内普遍做到 5%。而要在故障预兆阶段识别出电参数的细微变化， 精度至少需要达到 1%，并且必须以较高的频率进行采样。
根据奈奎斯特采样定理，采样频率需大于被采样信号频率的 2 倍；对于工频信号， 采样频率至少要达到 100Hz 以上才具备参考意义。安充宝按此标准设计采集链路， 才能从噪声干扰中分离出真正的有效信号。
大多数电动车充电火灾是有征兆的，因而具备可预测性 —— 在现有条件下对充电过程的实时电参数进行 高精度监测，可以在较大程度上避免充电火灾事故的发生。
从数据采集到远程监控的五步闭环
利用物联网技术收集电池温度、电流、电压等实时运行数据。
通过自适应神经网络算法深度分析，识别可能导致故障的异常模式。
检测到潜在风险即时发出警报，自动切断电源、启动灭火装置。
用户通过 APP / 小程序接收预警并获取安全充电操作指南。
云端实现电池状态远程监控，为运维与售后提供数据支持。
模型随时间自我调整，越用越准
通过对大量历史数据的学习，捕捉电池状态变化规律；即便在电池老化或环境条件改变的情况下，也能保持较高的预测准确性。
随着新数据不断加入，算法实时更新模型，确保始终处于最佳状态，以应对电池性能的任何变化。
擅长处理非线性关系与多变量之间的复杂相互作用，这是理解电池内部复杂化学与物理过程的关键。
2021 年 V1 投入运营，2022 年 V2 完成全参数自我分析演化，2024 年 V3 具备用户行为分析能力，目标 2026 年进化至 V4。
从监测、诊断到调度，全链路守护
持续收集电压、电流、温度数据，通过学习算法判断是否存在过热或其他异常情况，检测到潜在风险立即发送警告信息给用户或监控中心。
识别电池健康状况变化趋势并预测可能发生的故障，如老化速度加快、容量下降等，提醒用户或维修人员及时维护保养。
分析充电过程中的电能质量，监测电网频率与电压波动，识别不稳定电源或电网波动对电池的影响，避免因电源质量问题导致电池损坏。
紧急情况下辅助决策，通过分析事故地点周围的资源分布，快速调配最近的救援队伍前往处置，提供最优应急处置方案。
不同场景采用不同设备组合，实现项目快速部署
把控充电器质量与锂电池质量。自研新国标 IP68 全密封 GaN 充电器与自研 BMS，从源头降低失效风险。
充电过程实时检测 + 平台大数据分析 + AI 技术预测预警。80% 的起火发生在这一阶段，也是 AI 发挥核心价值之处。
消防联动喷淋与自动灭火装置。完全杜绝火灾并不现实，起火后必须有即时处理措施。
电动车火灾是系统性问题；除电池热失控外，充电器失效是被忽略的最大安全隐患（散热风扇、变压器、电容器三大故障点）；大多数充电火灾有征兆、具备可预测性；必须有起火后的应对闭环。
持续进化，从不停止前进的脚步