陕西GCS供电监控系统成套

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。系统构建煤矿供电全链路智能监控，实现从地面变电所到井下采掘面的无缝感知。陕西GCS供电监控系统成套

系统构建的供电可靠性大数据分析平台，超越了传统基于简单停电统计的可靠性指标（如RS-3）。它持续汇聚全网设备的运行数据、环境数据、操作记录、故障历史、维修工单等海量多源信息。通过大数据分析引擎，从三个层面进行深度挖掘：一是可靠性预测，利用机器学习模型（如生存分析、LSTM网络），分析设备负载率、温升趋势、绝缘劣化速度与环境因素（温湿度、振动）的关联，预测关键设备（如变压器、高压开关）在未来特定时间段内的故障概率，实现风险前移。二是薄弱环节诊断，通过关联性分析，定位频繁引发连锁故障或保护误动的电网结构缺陷（如某些线路过载、某些节点电压偏低、保护定值配合不当），并量化其对整个系统可靠性的影响权重。三是运行效能评估，综合计算全系统及分区的电能质量合格率、平均停电时间、停电频率、网络损耗等指标。基于这些分析，系统能自动生成结构化的运行评估与决策支持报告。报告不仅呈现现状与问题，更会通过仿真模拟，对比不同改造方案（如新增线路、更换设备、调整运行方式）对可靠性提升的效果与成本，给出优先级建议。这为煤矿机电管理者进行电网规划、投资决策和技改立项，提供了从“经验驱动”转向“数据驱动”的科学、量化依据。内蒙古矿鸿供电监控系统利用边缘计算技术，在井下完成关键数据的实时处理，降低对主干网络的依赖。

在煤矿井下中性点不接地或经消弧线圈接地的供电系统中，单相接地故障（漏电）发生概率很多。传统漏电保护依赖于零序电流幅值或方向，在复杂多支路、电容电流大的网络中，易受分布电容影响而误判或拒动，导致故障查找困难、停电范围扩大。本系统采用的智能漏电选线保护技术，是一种基于多判据融合与高速计算的综合解决方案。它同步采集全网各条出线支路的零序电流和零序电压信号，运用先进的信号处理算法（如小波变换、暂态分量分析）提取故障特征。在故障发生的初始数个毫秒内，系统不仅比较各支路工频零序电流的大小和方向，更深入分析暂态过程的幅值、相位、频谱特性等多维信息。通过内置的智能决策算法（如模糊推理、神经网络），对所有这些特征量进行综合加权判断，从而在强干扰背景下精细识别出真正的故障线路。从故障发生到发出选择性跳闸指令，全过程可在数十毫秒内完成，远快于传统保护。这种快速准确的切除，极大降低了人身触电风险、避免了接地电弧引燃瓦斯煤尘的可能，并将故障影响严格限制在极小范围，保障了井下非故障区域供电的连续性和整个矿井的安全。

越级跳闸是煤矿供电网络中因保护配合不当，导致故障点上级开关误动，扩大停电范围的严重问题。智能防越级跳闸技术是确保保护选择性的中心。传统方法依赖电流-时间阶梯配合，在复杂多级辐射状或环网供电网络中易失配。智能防越级技术则通过信息交互与协同决策来实现。常见方案包括集中式与分布式。集中式方案中，各保护装置（如智能馈线终端）将故障信息实时上传至区域控制主站，主站基于全局拓扑和故障信息，快速判定故障区段，并准确下达跳闸指令至较近故障点的开关，闭锁上级开关。分布式方案则依赖对等通信（如GOOSE），相邻保护装置间交换故障方向、电流幅值等信息，通过逻辑比较就地决策，实现区域选择性联锁。该技术深度融合通信与保护，实现了从“就地孤立判断”到“网络协同决策”的跨越，有效杜绝了越级跳闸，将故障影响范围限制在极小，保障了煤矿供电系统的可靠性与连续性。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。

传统集中式监控架构要求将所有原始数据上传至地面中心处理，这对矿井长距离、复杂环境的主干通信网络构成了巨大的带宽和实时性压力。本系统通过在井下各变电所或重要节点部署边缘计算智能网关，将计算能力下沉到数据产生的源头。这些网关具备强大的本地计算、存储和逻辑判断能力。它们对连接的传感器、保护装置等产生的海量原始数据进行就地处理：例如，对高频采样的电流电压波形进行滤波、计算有效值和谐波；对连续的测温数据进行阈值比较和趋势分析；对保护信号进行初步的逻辑关联。处理后，只将有价值的特征数据、压缩后的摘要信息或确需上报的报警事件上传至地面中心，数据量可减少70%以上。更重要的是，边缘节点能够执行快速闭环控制。如针对局部过负荷，可自动执行就地负荷调控；或在本区域通信中断时，依据预设策略维持基本保护与联动功能。这种“边缘自治”模式，极大地降低了对主干网络的带宽需求和依赖，减轻了地面服务器的计算负荷，提升了整个系统的响应速度（本地处理毫秒级）和鲁棒性（在网络中断时仍具备局部智能）。它将云端的大脑智慧与边缘的快速反应相结合，形成了更高效、更可靠的分布式智能体系。智能防越级跳闸技术保障供电选择性。湖南煤矿供电监控系统改造

智能识别供电系统谐波含量与电能质量，并给出治理建议，保障设备稳定运行。陕西GCS供电监控系统成套

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。陕西GCS供电监控系统成套

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