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。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。山东井下供电监控系统网络交换机

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。贵州矿鸿供电监控系统成套具备以太网、RS485等多路通信接口,满足不同场景下的组网需求。

装置内置高精度故障录波与事件顺序记录(SOE)功能,可连续记录系统故障前后的电气量波形、开关状态变化及保护动作序列。录波数据采样率可调,支持故障前、后多个周波的波形存储,并带有精确至毫秒级的时间戳。事件记录容量大,支持长时间运行状态跟踪。这些数据可通过通信接口实时上传至监控主站,或就地存储用于事后分析,为事故原因诊断、保护动作评价及系统改进提供详实依据。该功能还可配合专业分析软件,实现波形比对、谐波分析、矢量计算等高级应用,助力运维人员快速定位故障根源。
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。智能巡检机器人替代人工进行高压开关柜检查。

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。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。厂站供电监控系统电力分站
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。山东井下供电监控系统网络交换机
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。山东井下供电监控系统网络交换机
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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...