井下供电设备长期高负荷运行,连接点松动、接触电阻增大等原因会导致局部过热,是引发火灾的重大隐患。人工定期手持红外测温仪巡检,存在效率低、数据不连续、有安全风险等问题。智能巡检机器人的引入,彻底改变了这一局面。机器人可按照预设路线或接收指令,在变电所内自主导航移动,其搭载的高精度红外热像仪能够对开关柜、变压器、电缆接头等关键部位进行多面的温度扫描,生成高清热成像图。通过无线网络,热像数据和可见光视频实时回传至监控平台。平台内的AI图像识别算法能自动从热像图中识别出过热异常点,并精确测量其温度值,一旦超过预设阈值(如相对温差、温度),立即生成报警。机器人实现了7x24小时不间断的自动化巡检,数据更客观、不仅解放了人力,避免了人员暴露于潜在风险环境,更能发现人眼难以察觉的早期、隐蔽性热缺陷,实现了对电气火灾隐患的超前预警。装置采用全数字式设计,实现电流电压信号的采集与高速DSP处理。贵州井下供电监控系统改造

“五防”闭锁是保障电力操作安全的基本规则,但传统机械闭锁或电气闭锁方式复杂且存在被误破译的风险。智能监控系统将“五防”逻辑软件化、智能化,形成了坚不可摧的数字防线。系统内置了完整的变电站操作规则库,任何倒闸操作都必须通过系统的逻辑校验。例如,当操作人员试图远程分闸一条线路时,系统会自动检查:该断路器是否处于合闸状态(防误分)?对应的接地刀闸是否在分位(防带电合地刀)?相关的网门是否闭锁(防误入带电间隔)?只有所有条件均满足“五防”逻辑,系统才授权并执行操作指令。否则,操作将被系统自动拒绝,并明确提示拒绝原因。此外,系统还记录了所有操作票和执行过程,实现了操作的可追溯性。这种智能“五防”将安全规则固化在系统中,从根本上杜绝了因人为记忆疏忽、操作顺序错误或违规操作而引发的恶性电气事故,为操作人员和安全提供了比较大的保护。山西GCS供电监控系统成套系统具备高爆开关、移变等关键设备的健康度评估与预测性维护功能。

保护测控装置的可靠性是电网安全的首道防线。然而,装置自身的异常或其所依赖的电流/电压互感器(CT/PT)的故障,可能导致保护系统误动或拒动,引发严重后果。本装置的内置智能自诊断与预警算法,旨在主动识别这些隐性故障,将风险从“事后处理”前移至“事前预警”。对于CT/PT断线检测,装置不仅采用传统的基于电流/电压量逻辑判据(如“一相电流为零,另两相电流正常”等),更引入了更先进的算法。例如,通过实时比较不同相别电流的相位关系、计算零序电流与三相电流的矢量和的差值,或者分析在轻负载情况下电流的微小变化,能够更灵敏、更可靠地判别出是系统发生了接地故障还是互感器自身断线,并准确闭锁可能误动的保护功能(如差动保护),同时上送告警信息。对于装置内部元件老化,系统会持续监测关键参数,如电源模块的输出电压纹波、AD采样通道的基准电压稳定性、存储器的读写错误率等。通过建立这些参数的长期运行基线,智能算法能够敏锐地捕捉到其偏离正常范围的微小趋势,从而在元件性能彻底劣化导致功能失效前,提前数周或数月发出“装置健康度下降”的预警,提示运维人员安排计划性检修或更换,避免因装置突然失效导致保护功能缺失。
IEC 61850是变电站自动化领域的全球性通用标准,其中心在于实现设备的“互操作性”和“无缝集成”。本数字式智能保护测控装置对IEC 61850标准的支持,是其在现代智能变电站中得以广泛应用的关键。传统变电站内部存在多种私有通信协议,导致不同厂家的设备之间沟通困难,形成“信息孤岛”,极大地增加了系统集成、调试和维护的复杂度与成本。而支持IEC 61850标准的装置,则彻底改变了这一局面。它采用面向对象的统一数据建模,将保护功能、测量数据、状态信息等抽象为标准化的逻辑节点(LN),并通过标准化的配置文件(SCL文件)来描述自身的能力和数据结构。这使得装置在与站控层计算机监控系统、远动通信网关机或其他智能电子设备(IED)进行通信时,使用的是统一的“语言”。具体表现为:在站控层,监控系统可以无需依赖厂家特定的通信驱动,直接通过制造报文规范(MMS)服务高效、可靠地获取全站的实时运行数据、告警信息,并下发控制命令;在过程层,装置可以通过GOOSE(面向通用对象的变电站事件)实现保护装置之间的快速跳闸命令传递(如母线保护与线路保护间的联跳),并通过SV(采样值)服务接收合并单元送来的数字化采样值,替代传统的模拟量电缆。智能防越级跳闸技术保障供电选择性。

装置集成小电流接地系统单相接地故障选线功能,通过多种判据(如谐波方向、暂态能量、首半波等)综合研判,实现对接地线路的快速、准确识别。选线结果可通过通信或继电器输出触发告警或跳闸,支持自动或手动隔离故障区段,有效避免接地过电压对设备的损害,并提高供电可靠性。该功能适用于中性点不接地、经消弧线圈接地等多种小电流接地系统,且能够适应不同网络结构与运行方式,极大的提升了配电网故障处理能力。提升配电网故障处理能力。内置谐波分析算法,实时监测电能质量,并支持超标告警。陕西隔爆兼本安型供电监控系统网络交换机
建立统一的智能供电监控平台,打破信息孤岛,实现全矿供电“一盘棋”管理。贵州井下供电监控系统改造
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。贵州井下供电监控系统改造
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