在煤矿复杂且恶劣的供电环境中,短路故障是威胁供电安全的主要隐患之一。传统依赖保护装置动作信号和人工经验排查的方式,存在定位粗糙、耗时较长的问题,可能延误故障处理并扩大停电影响。基于人工智能的故障诊断算法,通过深度挖掘历史故障数据与实时运行数据的内在关联,实现了短路点的准确定位。其工作原理通常包括:首先,利用故障录波装置获取故障时刻线路各监测点的暂态电流、电压波形;其次,运用小波变换、S变换等提取波形中的故障特征量,如高频分量、行波波头等;然后,通过训练好的深度学习模型(如卷积神经网络、长短期记忆网络)或机器学习模型(如支持向量机、随机森林)对这些特征进行模式识别与分类。算法能够准确判断故障类型(单相接地、相间短路等),并依据行波测距原理或阻抗法,结合网络拓扑,在数秒内将故障点定位到具体电缆区段,精度可达数十米。这极大缩短了故障查找与隔离时间,为快速恢复非故障区域供电、减少生产损失提供了关键技术支撑。智能巡检机器人替代人工进行高压开关柜检查。山西煤矿供电监控系统在线监测装置

装置不仅多方面支持软压板功能,用户还可通过本地界面或远程指令投退各类保护功能,替代传统物理压板,简化操作流程并减少误操作可能。软压板状态可远方监视与同步,还可以支持与监控系统的联动控制。结合权限管理与操作日志,实现安全可靠的远程运维。该功能特别适用于无人值守变电站或集中调控模式,是构建智能电网远程操作体系的关键基础。该功能特别适用于无人值守变电站或集中调控模式,是构建智能电网远程操作体系的关键基础。湖南矿鸿供电监控系统装置基于大数据分析供电可靠性,生成运行评估报告,为电网改造提供决策支持。

安全是煤矿生产的生命线。智能监控系统通过与UWB等高精度人员定位系统深度融合,实现了安全管控的时空精细化。系统电子地图上实时显示着每个工作人员的精确位置和活动轨迹。当系统设定安全规则后,可实现智能联动:例如,当定位系统检测到有非电工作业人员误入高压带电间隔时,监控系统会立即发出声光告警,提醒人员撤离;若人员继续滞留,系统可向区域内的智能开关发出指令,自动延时切断该区域电源,防止触电事故发生。反之,在进行设备检修时,工作人员通过电子工作票系统申请停电,当其定位卡信号进入该检修区域后,系统会自动“闭锁”该区域的供电开关,防止误送电,直至所有检修人员离开后才解除闭锁。这种基于精细位置的安全联锁,形成了“人-电”隔离的智能安全防护网,极大地提升了井下作业的本质安全水平。
煤矿供电系统遭遇全网停电的重大事故后,如何快速、安全地恢复供电至关重要。具备黑启动能力的智能监控系统为此提供了保障。黑启动是指在不依赖外部电网的情况下,利用系统内部配置的备用电源(通常是柴油发电机组或储能系统),首先启动关键的小容量机组,然后以此为“火种”,逐步恢复其他机组和负荷,然后重建整个供电网络的过程。智能系统的作用体现在:预案数字化,将黑启动预案流程化、数字化,明确启动电源、路径、顺序及校验条件。操作自动化,系统自动检测满足黑启动的条件,并可按预设程序自动执行或分步确认执行,如启动柴油发电机、闭合指定开关建立初始孤网、调节电压频率。安全校核实时化,在恢复过程中,实时监测各节点电压、频率稳定性,自动进行同期并网校验,防止非同期合闸。负荷分级恢复,根据负荷重要性分级,自动或提示操作员按序恢复通风、排水、提升等保安负荷和重要生产负荷。该能力极大提升了煤矿应对极端停电事件的韧性与自愈能力,极大限度减少事故损失。装置面板配备高分辨率液晶显示屏,支持就地查看实时数据与定值修改。

煤矿供电系统中的主变压器等关键设备,其运行状态直接关系到整个矿井的供电安全。利用大数据分析技术对其运行数据进行深度挖掘,可实现状态的科学预测。系统持续采集变压器三相电流、电压、油温、绕组温度、油色谱数据(如氢气、乙炔、总烃含量)、局部放电量、历史负荷曲线等海量多源时序数据。通过大数据平台,应用时间序列分析(如ARIMA模型)、机器学习回归算法,可以准确预测未来短期(如未来24小时)及中长期(如月度、季度)的负荷变化趋势,为经济调度与预防性过载提供依据。更重要的是,通过分析油色谱数据的演变趋势、结合负荷周期、环境温度等因素,可以构建绝缘老化评估模型。例如,利用DGA(溶解气体分析)数据,通过三比值法、大卫三角形法或更先进的深度学习网络,评估绝缘纸的老化程度(聚合度)和故障风险。这种预测性分析实现了从“定期检修”和“事后维修”到“预测性维护”的转变,能够提前预警潜伏性故障,科学安排检修计划,避免非计划停机,极大的提升设备使用寿命与运行经济性。装置具备软压板投退功能,并可接收远程命令实现保护功能的远方投退。湖南供电监控系统成套
移动端APP实时推送报警信息与运行报表,赋能管理人员移动化安全管控。山西煤矿供电监控系统在线监测装置
传统煤矿供电监控以数据监测为主,缺乏直观的画面印证,导致调度人员在收到“温度过高”或“电流异常”报警时,无法迅速判断是内部故障还是外部因素(如小动物侵入、人员误碰)。本系统通过深度集成电力监控与视频AI分析,实现了“数据报警”与“视频印证”的无缝联动。具体而言,当系统监测到某高压开关柜温度异常升高时,会自动调用预置位的摄像机画面,并启动AI算法对设备外观进行实时分析,识别是否存在弧光、烟雾、局部过热导致的形变或颜色异常。同时,在非报警时段,视频AI也持续对配电室场景进行智能分析,自动识别如“人员未穿戴绝缘护具”、“违规携带易燃品靠近带电设备”、“安全距离入侵”等违规行为,并立即发出声光警告且记录在案。这种“数据+视频”的双重感知模式,将监控模式从被动接收报警升级为主动发现风险,实现了对设备故障与人为风险的可视化管控,将安全隐患消灭在萌芽状态。山西煤矿供电监控系统在线监测装置
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