供电监控系统低压保护测控装置

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。支持与在线监测系统联动，实现基于设备状态的智能预警。供电监控系统低压保护测控装置

随着变电站内非线性负荷（如变频器、电弧炉、充电桩）的增多，电网谐波污染问题日益突出，会导致设备过热、继电保护误动、计量不准等一系列问题。本装置在完成基本保护测控功能的同时，集成了电能质量监测功能，特别是谐波分析能力，使其成为一个多功能合一的综合智能单元。装置通过高速AD采样，对电流电压波形进行连续采集，并运用快速傅里叶变换等算法，实时分析计算直到数十次谐波的含有率（HR）和总谐波畸变率。这些数据不仅被用于实时监测，还会被记录并生成统计报表（如95%概率大值、最大值等）。用户可以在装置上或通过后台系统设定各次谐波含量的告警阈值。当监测到某次谐波（如典型的5次、7次谐波）含量超标时，装置会立即产生告警事件，提醒运行人员关注电能质量状况，及时采取治理措施（如投入滤波装置）。此外，这些详尽的谐波数据还可用于高级分析，例如，通过分析谐波含量的变化趋势，可以辅助判断变压器等设备是否存在早期绝缘缺陷；通过比较不同线路的谐波数据，可以定位主要的谐波源负荷。这使得保护测控装置从单一的“保护神”角色，延伸为电网的“诊断医生”，为供电质量的精细化管理提供了直接的数据支撑。隔爆兼本安型供电监控系统成套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。

“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。

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。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。

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。采用数字孪生技术，构建仿真的供电系统三维模型，支持远程可视化巡检与模拟演练。陕西隔爆兼本安型供电监控系统改造

支持IEC 61850通信标准，实现与站控层设备的无缝互联互通。供电监控系统低压保护测控装置

现代变电站智能化的重要方向是从定期检修转向状态检修。本装置作为变电站内重要的数据采集与控制节点，其与一次设备在线监测系统的联动，是实现这一转变的关键环节。在线监测系统（如变压器油色谱监测、GIS局部放电监测、避雷器泄漏电流监测等）负责采集一次设备的各类状态参量。本装置可以通过通信接口（如IEC 61850 MMS或104规约）接收这些状态数据，并与自身的电气量测量数据（如负载电流、电压）进行关联分析。例如，装置可以设定规则：当变压器绕组温度在线监测值超过阈值，且同时负载电流也较重时，发出高级别预警；或者，当接收到GIS局部放电量增大的信号时，自动提高相关保护功能的灵敏度，或启动更频繁的故障录波。更进一步，装置可以将这些状态量作为“虚拟的非电量保护”的输入，参与自定义逻辑判断。这种联动打破了传统上保护和在线监测两个单独系统的界限，使得保护测控装置不仅能响应于突发的电气故障，还能基于设备状态的渐进式劣化趋势进行预警和智能决策，为实现预测性维护、优化检修策略、延长设备寿命提供了强大的数据融合与执行平台，是构建真正意义上的“智能变电站”的首要能力之一。供电监控系统低压保护测控装置

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