山东煤矿供电监控系统高压保护测控装置

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。构建“云-边-端”协同的智能供电监控体系。山东煤矿供电监控系统高压保护测控装置

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。新疆隔爆兼本安型供电监控系统高压保护测控装置利用边缘计算技术，在井下完成关键数据的实时处理，降低对主干网络的依赖。

井下大量使用的变频器、软启动器、高频开关电源等非线性负载，是电网谐波与电能质量恶化的主要源头。本系统集成了高精度的电能质量监测与分析模块，在各级变电所的关键母线和馈线安装监测点，持续捕获电压、电流波形，并实时计算包括谐波（2-50次）含有率、总谐波畸变率、电压波动与闪变、三相不平衡度、频率偏差等在内的全套电能质量指标。系统不仅能展示实时数据，更能进行长期的趋势记录与统计分析，生成谐波频谱图。通过多监测点数据的对比分析（如比较公共连接点PCC与各馈线出口的谐波电流方向与大小），系统可以准确定位主要的谐波发射源（如某台大功率采煤机变频器）。更进一步，基于对谐波频谱特性、系统阻抗特性的分析，结合知识库中的治理案例，系统能够自动生成定制化的治理建议方案。例如，针对特征次谐波（如5次、7次），建议配置特定参数的LC无源滤波器；针对宽频谱谐波或快速波动负荷，建议安装有源电力滤波器或静止无功发生器；针对三相不平衡，建议调整单相负荷的分配。这些建议为实施准确、经济的电能质量治理提供了明确的技术指导，有效避免了因谐波导致的设备过热、保护误动、通信干扰和能量损耗，保障了井下敏感自动化设备与监控系统的稳定可靠运行。

本系统旨在构建一个覆盖煤矿供电能量流与信息流完整路径的“全景透明”智能监控体系。其物理范围从地面110kV/35kV区域变电所的进线端开始，穿越各级地面降压站、井筒高压电缆、井下变电所、采区变电所、移动变电站，直至综采工作面配电点及末端的掘进机、采煤机等大型用电设备。为实现“无缝感知”，系统在架构上采用“云-边-端”协同模式。在“端”侧，通过部署智能传感器与物联网关，对全链路中每一个关键电气节点（如断路器、变压器、电缆接头）的电压、电流、功率、温度、局放、绝缘电阻等状态量进行高频采集。在“边”侧，利用井下变电所内的边缘计算网关，对区域内海量数据进行就地预处理、压缩与特征提取，减轻主干网络压力。然后，所有汇聚的数据在“云”平台（地面调度中心）进行融合、建模与可视化，形成一张实时、动态、可交互的供电系统数字孪生全景图。这张图不仅能展示电能的实时流向与负载分布，更能穿透地理隔阂，直观呈现井下深处设备的健康状态，从而将传统分散、孤立的监控点连成一条具有深度洞察力的感知脉络，为智能决策奠定坚实的数据基石。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。

“云-边-端”协同架构是煤矿智能供电监控系统的理想技术范式，实现了计算资源与智能的优化分布。“端”层指部署在井下的各类智能感知与控制终端，如集成边缘计算能力的智能馈线终端、智能传感器、巡检机器人等。它们负责原始数据采集、就地快速处理（如故障判断、保护跳闸）和执行控制命令，响应要求高实时性的任务。“边”层指井下或地面的区域边缘计算节点或网关，负责汇聚本区域“端”层数据，进行数据清洗、协议转换、区域级的分析计算（如区域故障定位、负荷预测）和数据暂存，减轻云端压力，并在网络中断时维持区域自治能力。“云”层指地面中心云平台，拥有强立的存储与算力，负责全矿数据的汇聚、存储、深度挖掘、全局性模型训练（如AI诊断模型）、三维可视化、高级应用（如全网能效分析、设备全生命周期管理）和统筹决策。三层之间通过可靠的工业网络协同工作：端层快速响应，边层区域自治，云层全局优化。这种架构兼顾了实时性、可靠性、智能性与经济性，是支撑煤矿供电系统实现多面智能化、自适应运行的坚实技术基础。井下巡检机器人搭载红外热像仪，自动完成供电设备的热缺陷诊断与报警。新疆井下供电监控系统成套

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。山东煤矿供电监控系统高压保护测控装置

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。山东煤矿供电监控系统高压保护测控装置

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