智能化控制裝置在礦井電氣工程中的應用研究

孫玉民

（中天合創能源有限責任公司物資供應中心， 內蒙古 鄂爾多斯 017000）

引言

隨著煤礦井下各類供電設備的不斷增多，對供電電流的穩定性和可靠性的要求越來越高，因此煤礦井下供電裝置的運行安全性越來越成為人們關注的核心。為了滿足井下智能化供電的需求，各類供電裝置需要滿足供電精確性、故障識別快速性、故障定位準確性和供電監測自動性的需求。而目前多數礦井的供電裝置智能化控制和故障監測系統落后，只能對比較簡單的故障進行判斷和處理，反應速度慢、智能化程度低，無法對異常點和異常原因進行精確定位，一旦發生故障只能由工作人員逐級進行排查，效率低、準確性差，已經無法滿足越來越龐大和精細的礦井供電運行安全需求。

1 智能控制裝置整體結構

為了滿足井下供電裝置智能化控制的需求，提出了一種新的智能控制裝置，采用“兩層一網”的結構形式，將過程層設備、互感器、保護測控裝置等融合到間隔層設備單元內，其整體構架如圖1 所示[1]。

由圖1 可知，該智能供電裝置內，集控中心（智能控制裝置）是整個智能供電裝置的核心，用于控制整個系統的平穩運行，保護測控裝置主要用于根據控制系統的指令來對相關開關設備進行控制操作，同時將各控制裝置的處理結論和數據匯總到集控中心，實現智能供電裝置的聯合控制，為了滿足在井下惡劣環境中控制穩定性的需求，數據交換機采用了光纖交換機，各設備均滿足防爆安全等級，確保整個智能控制裝置的使用安全性。

2 集控中心硬件架構

基于該智能控制裝置的控制需求，集控中心的整體架構如圖2 所示[2]。

由圖2 可知，該控制裝置能夠通過測試傳感器獲取到系統運行數據信息并傳遞到控制中心，整個過程完全通過系統自動控制，對于出現的故障系統能匹配到自動處理方案，會自動發出調節指令信號給相關設備，實現自我修復。對于無法匹配到故障處理方案，則發出報警信息并標定故障類型、故障位置等，為操作人員提供信息，便于故障的快速識別和處理。

由于控制系統的數據信息量大、類別多，傳統的神經網絡控制模式無法滿足瞬時海量的數據處理需求。通過大量的數據分析，決定采用模糊控制邏輯，該控制系統主要包括輸入數據模糊化處理、數據信息的模糊化推理及數據的精細化輸出，模糊控制系統的核心為模糊控制器，能實現對系統運行過程中的全流程控制，結構簡單、精確度高。

3 保護測控裝置硬件結構

保護測控裝置是智能供電網絡的核心，直接關系到系統的運行穩定性和安全性，結合供電保護安全需求，所提出的保護測控裝置硬件結構如下頁圖3 所示，圖中ADC 為模數轉換電路、GPIO 為通用輸入、輸出接口，FSMC 為靈活靜態存儲控制器，SDIO 為安全數字輸入輸出卡，USART 為通用同步/異步串行接收/發送器[3]。

由圖3 可知，該保護測控裝置中主要包括液晶顯示屏、電源模塊、串口通信模塊和繼電器驅動電路等，能夠實現對供電網絡供電安全性的有效防護，避免井下供電故障影響系統整體的運行穩定性。

在該系統中還設置有隔爆開關綜合保護裝置，用于對系統進行短路保護、接地保護及過壓保護等，同時系統還具有故障數據處理功能，能夠對故障數據進行記錄，便于后續進行快速故障定位和供電網絡運行穩定性的判斷，根據實際應用表明，該隔爆開關綜合保護裝置，能夠將網絡運行故障率降低80%以上，對確保供電系統運行穩定性具有十分重要的意義。綜合保護裝置結構如圖4 所示[4]。

4 防越級跳閘智能控制

由于煤礦井下供電路線的距離較短，因此當出現故障后無法快速對短路故障進行切斷，進而導致大范圍的越級跳閘事故，給井下用電設備的供電安全造成了極大的影響。當出現大范圍越級跳閘事故后，需要耗費大量的人力、物力進行故障排除，無法滿足井下智能化綜采的控制需求。因此在智能控制系統中增加了防越級跳閘控制模塊。

該模塊采用了電流縱聯差動保護方案，主要是利用光纖網絡把供電線路上方和下方的綜合保護裝置進行連接，然后對電網供電過程中上游和下游保護裝置處的電流值和電流相位進行實時監測，對供電線路的運行穩定性進行判斷。該電流縱聯差動保護方案，能夠在極短的時間內對電網的故障位置和故障范圍進行判斷，然后對保護裝置進行快速保護，避免故障范圍進一步擴大。該電流縱聯差保護原理如圖5 所示[5]。

以圖5 為例，當短路故障發生在K 位置時，則線路后端的保護裝置QF1 和QF2 處的電流均為0 A，位移K 點上游的保護裝置QF3 內的電流此時為異常電流，系統自動對QF2、QF3 內的電流進行監測然后獲取其電流差。由于此時QF2 處的電流為零，此時的電流差和QF3 處的電流值基本是一致的，因此系統自動判斷該區域內出現了供電異常事故，自動控制保護裝置3 跳閘，避免故障向電路的上方擴大。

系統同時對其他保護裝置之間的電流進行監測，以保護裝置QF4、QF5 之間的電路為例，當正常情況下，兩者之間的電流一致，因此電流差基本為0，系統自動判斷兩者之間的線路無異常，防止了保護裝置QF4 和保護裝置QF5 處的越級跳閘保護。

5 智能控制裝置軟件架構

供電智能控制裝置應該滿足對系統運行狀態的實時監測、對運行故障的及時識別和報警、對故障位置的準確定位和調整功能，因此該智能控制系統主要包括了智能監測模塊、故障快速識別及定位模塊、運行控制和自動調整模塊三個部分。

5.1 智能監測模塊

智能監測模塊是將監測和智能控制技術相結合的產物，主要用于對供電裝置中發電機組、變壓器機組、直流電控制系統、高壓用電系統、低壓用電系統和發電保護系統等的運行狀態進行實時監控，將監控數據通過CAN 總線傳遞到系統控制主機內，通過與正常運行信號進行對比，實現對系統運行狀態的準確判斷[6]。該智能監測模塊能夠對系統運行中的各類數據進行監測和傳遞，保證將系統的運行狀態信息完整、直觀地顯示到監控中心，便于操作人員及時掌握供電裝置的運行情況，該智能監測系統邏輯控制結構如圖6 所示[7]。

5.2 故障快速識別及定位模塊

故障快速識別及定位模塊能夠快速對系統的運行狀態進行判斷和定位，給出系統故障原因和參考性的處理方案，并將相關信息反饋到監控終端上，便于維修人員及時進行處理，有效縮短了故障定位和排查的時間，降低對供電安全性的影響。該故障快速識別及定位模塊邏輯控制結構如圖7 所示[8]。

該控制系統在工作時，主要依靠智能識別判斷的理論，在進行判別邏輯構建時，就把各監測參數的正常運行范圍輸入到判別邏輯庫內。在運行過程中，智能控制系統在獲取到數據信息后就和邏輯庫內的數據信息進行比較。若在正常的范圍內，則系統判定正常。若超出故障范圍并持續超過一定時間，則系統就判定發生了故障，并及時進行定位和報警。

5.3 運行控制及自動調整模塊

運行控制及自動調整模塊主要是對系統發現的異常進行分級判定，自動匹配處理方案后自動對設備的運行狀態進行調整，實現對故障的自動修復，同時形成修復日志，便于維護人員根據修復日志指定設備維護管理計劃，提高設備運行安全性。同時為了滿足該自動控制裝置的智能化控制需求，在系統內還設置有自主學習和控制邏輯，能夠自主學習新出現的故障類型并記錄處理方法，不斷完善數據庫，提升自主調節系統異常的能力，滿足無人化的智能控制需求。

該裝置自應用以來，統計6 個月內的運行情況，共出現預警故障1 次，平均排除時間為5 min，排查優化前6 個月內的運行情況，出現預警故障10 次，平均下降了90%，排除故障的平均時間約為37.4 min。

6 結論

為了解決目前煤礦井下供電裝置自動化控制程度低下、安全性差的故障，提出了一種新的智能控制裝置，能夠通過人工智能算法實時獲取各井下供電設備的工作狀態信息，將其與系統中的標準數值進行對比，快速識別出異常參數并報警。實際應用表明：

1）智能控制裝置主要包括了智能監測模塊、故障快速識別及定位模塊和運行控制和自動調整模塊三個部分。

2）控制系統采用采用模糊控制邏輯，能夠滿足瞬時海量的數據處理需求，同時具有自主學習功能，可以不斷完善數據庫，提升自主調節系統異常的能力，滿足無人化的智能控制需求。

3）電流縱聯差動保護方案，能夠實現對電網故障的快速定位和分析，確保防越級跳閘的可靠性和穩定性。

4）采用該系統后能夠將故障率降低了90%以上，將故障處理時間降低88.3%以上，顯著提升供電安全性。