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贵州AI供电监控系统

来源: 发布时间:2026年01月20日

煤矿井下大量使用异步电动机、变频器等感性负载,导致电网功率因数偏低,产生大量无功功率,造成线路损耗增加、电压质量下降、供电容量利用率降低。智能无功补偿装置是解决这一问题的关键设备。与传统固定或分组投切电容器不同,智能装置以动态无功补偿(如SVG)或智能电容器组为中心,采用高速 DSP 控制器。它实时监测电网的电压、电流、功率因数、谐波含量等参数,通过先进算法(如瞬时无功理论)精确计算所需补偿的无功容量。对于冲击性负载(如大型提升机),SVG能在毫秒级内发出或吸收无功电流,实现动态平滑补偿,稳定电压波动。装置还能自动识别网络谐振点,避开谐振频率投切,并具备谐波抑制功能。通过自动优化功率因数至设定目标值(通常接近0.95),智能无功补偿有效降低了线路与变压器的有功损耗,提升了电网的电压稳定性和输送能力,减少了力调电费支出,实现了节能降耗与经济效益的双重提升。集成主保护与后备保护功能于一体,简化变电站二次系统结构。贵州AI供电监控系统

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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。防越级供电监控系统服务支持IEC 61850通信标准,实现与站控层设备的无缝互联互通。

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数字孪生技术为煤矿供电系统构建了一个全生命周期、高保真的虚拟镜像。这个数字孪生体集成地理信息、设备三维模型、电气参数、物理规律、运行逻辑与历史数据,通过数据驱动实现与物理实体系统的实时同步与交互映射。在状态仿真方面,其价值凸显:首先,可进行运行状态实时镜像与可视化,将井下不可见的电流、电磁场、温度分布以动态三维图形直观呈现。其次,支持故障回溯与推演,当发生故障时,可在孪生体中回放全过程,准确分析原因。更重要的是,能够进行假设性仿真与预测,例如模拟某条线路计划性停电后对全网络的影响,或预测未来负荷增长下的薄弱环节。此外,它还是培训与演练的推荐平台,运维人员可在虚拟环境中无风险地进行各种倒闸操作、故障处理演练。数字孪生将供电系统从“黑箱”或“灰箱”转变为可视、可计算、可预测的“白箱”,是实现预测性维护、优化运行策略和科学决策的强大工具。

装置集成了完整的主保护与后备保护功能,涵盖线路、变压器等关键电力设备的差动、距离、过流等多种保护原理。这种一体化设计极大简化了变电站二次系统的配置,减少了传统方案中多台单独保护装置带来的复杂接线与协调问题。所有保护模块共享同一硬件平台与数据源,既提高了动作一致性,也降低了系统整体成本。用户可通过统一的配置界面灵活设定保护逻辑与定值,并实现不同功能之间的无缝配合。此外,集成化结构还有利于实现信息集中管理与冗余配置,进一步提升变电站运行的可靠性与运维效率。采用模块化硬件设计,支持功能插件热插拔,便于现场维护与功能扩展。

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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。实现开关柜“五防”闭锁的智能化管理,杜绝误操作引发的电气事故。新疆GCS供电监控系统

提供完善的调试软件与仿真工具,简化工程配置与测试流程。贵州AI供电监控系统

电费是煤矿主要运营成本之一。智能监控系统通过对全矿各采区、各大型设备(如采煤机、通风机、水泵)的用电负荷进行精细化、实时监测与历史数据分析,能够清晰地描绘出全矿的用电“画像”。系统可与生产执行系统(MES)联动,根据每日的生产计划班次,智能预测未来时段的负荷曲线。在此基础上,系统利用优化算法,结合电网的峰谷平电价政策,自动生成比较好的用电策略。例如,在电价高峰时段,在保证安全通风排水的前提下,系统可建议或自动降低非紧急设备的运行功率,或将大型设备(如皮带运输)的检修时间安排在高峰时段;在电价低谷时段,则建议满负荷运行,并自动启停井下储能装置进行充电,在高峰时段放电以削峰填谷。这种基于生产需求的智能节能控制,不仅大幅降低了煤矿的综合电费支出,也优化了电网的负荷特性,实现了经济效益与社会效益的双赢。贵州AI供电监控系统

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