基于神经网络的煤矿供电系统故障诊断技术研究

基于神经网络的煤矿供电系统故障诊断技术研究

司衍康

兖州东方机电有限公司  山东济宁   273500

摘要：现如今，经济在快速发展，社会在不断进步，供电系统是保证煤矿安全生产的关键组成部分，是保证煤矿正常运转的重要环节。煤矿供电系统具有电路复杂、工作环境恶劣和系统庞大等特点，导致煤矿供电系统出现故障后，难以做到准确判断。为此，通过分析目前煤矿井下供电系统采用的故障诊断方法，对不同故障诊断方法的主要特点进行比较，提出了一种基于神经网络的煤矿供电系统故障诊断技术。该技术利用多层卷积神经网络，建立故障库和对比系统，可以大大提高煤矿供电系统故障诊断效率和准确度，为煤矿安全生产和及时排除故障提供技术参考。

关键词：供电系统；故障诊断；神经网络

引言

井下生产环境错综复杂，易突发供电异常等故障，且故障的检维修干扰因素多、难度较大。在计算机技术等相关配套技术良好发展的背景下，可以合理应用相应技术，夯实技术基础，为自动监测与故障预警功能的实现创设更多的可能。

1煤矿井下高压供电系统

近些年来，煤矿的开采深度逐渐增加，导致高压设备及供电电缆逐渐向末端深入，低压系统也会逐渐向前延伸，这种情况给煤矿开采过程中供电系统的正常工作带来了一定的难度。因此，为了保障煤矿开采过程的生产效率、质量和安全，必须对高压供电系统故障原因进行分析。井下开采深度的不断加大使得开采将面临更多的未知因素，一般来说，井下环境较为复杂，湿度和温度较高，而一些设备长时间处于这种恶劣的环境中，导致其寿命缩短，故障发生率高，对井下的供电系统产生影响，导致出现大面积停电等现象。对以往煤矿发生的事故案例进行分析发现，煤矿安全事故中人员伤亡大多数是因触电导致，因此，对煤矿井下的安全供电进行探讨是很有必要的。

2煤矿供电系统故障诊断技术

2.1井下开关继电保护检查、维护

（1）供电设备入井前的检查内容及要求。入井前的低压供电设备应分批次进行抽查试验，试验的内容应包括远方漏电、过流、短路试验等，对于短路试验应记录保护动作及断路器分闸时间值，对于试验过程中不动作、误动作或延时动作的设备，不得入井使用。（2）供电设备使用过程中的检查内容及要求。①矿井机电科（部）对井下供电管理要达到从设计、增减负荷审批、高低压馈电开关整定计算的全程管理。负荷变化时应当及时对整定值进行调整。②矿井要加强对保护装置的检查、维护和定期试验，严禁甩掉保护或保护失效后继续使用，以确保保护装置的灵敏性、可靠性。应按照《煤矿安全规程》每半年对配电系统继电保护装置整定进行一次检查，每季度对接地电网接地电阻值进行测定，每天对照明综保及馈电开关进行模拟漏电试验，每月至少对一个供电回路的移变低压头或总馈电开关做一次远方漏电试验。③矿井应加强井下低压馈电开关、移动变电站高（低）压保护的管理，馈电开关、移变高（低）压开关要对其速断跳闸时间进行测试，不满足MT871-2011《矿用防爆低压交流真空馈电开关》标准要求的禁止使用。不定期对井下在用设备的电缆接线、保护装置、熔断器、抗拉弧油漆进行重点检查，并根据季节性特点对设备防潮状况进行检查，对于现场不能处理的设备要及时上井维护。④矿井应完善《设备定期检修制度》，检修制度应明确供电设备的检修周期、检修内容及完好标准，同时留有设备检修记录；要全面落实《设备包机制度》，包机人员必须熟悉设备性能、按要求定期进行检修和测温；对于频繁操作的供电设备，应将接线固定螺丝、腔体内抗拉弧油漆、动静触头损伤等作为重点进行检查，杜绝设备安全隐患。⑤矿井要加强电气操作工培训，杜绝因操作不规范造成设备的损坏或供电事故。⑥矿井要完善井下电力监控建设，逐步淘汰不具有记忆功能的高压开关及低压馈电开关。新购开关应具有不少于最近10次故障记录的功能，电力监控系统应具有不少于一个月的故障录波储存功能，所有故障记录应包含故障电压、电流、跳闸原因、跳闸时间等内容。

2.2神经网络的煤矿供电系统故障诊断技术

神经网络是人工智能技术的代名词，能够通过模仿人类大脑神经系统的结构和功能，对某些输入信号进行分析和判断。人工神经网络的基本处理单元包括输入单元、输出单元和隐藏单元等三种类型，输入单元实现外部信号和数据的输入，输出单元是将系统处理后的结果对外输出。在煤矿供电系统中，人工神经网络是将电网系统中表现出的故障信息，通过人工神经网络对输入的大量样本数据进行对比分析，从而判断采集到的故障信号的主要原因，并且对所有的原因进行概率化，从中找出最可能的故障类型。采用人工神经网络可以避免人工重复进行判断，最大程度节省处理故障的时间。基于神经网络的煤矿供电系统故障诊断原理图。通过搭建故障树模型，并且对FTA进行定性和定量分析，从中提取出故障诊断规则，构建出模糊神经网络模型的初步模型，并且对模型进行不断训练，通过对模型进行优化设计，使模型更加符合实际情况。当有外部信号源输入时，可利用模型进行判断和处理，并输出诊断系统确定的最终结果。

2.3合理处置故障恢复供电

a)调度部门应当在故障发生的第一时间与故障所在区域的负责人沟通，负责人对故障现场进行详细检查，并将数据传输到调度部门，作为调度部门处理问题的主要依据。b)相关部门的工作人员对故障所造成的影响及供电所涉及的范围进行准确汇报，调度人员结合具体情况对电气设备进行科学合理的断电处理，后期有效恢复供电。c)出现故障时，调度部门应尽快安排现场的工作人员，以保障井下的高压开关处于断开的状态，如有必要，拉出开关柜手车，并且在与现场的工作人员确认安全之后，才可以对电路系统进行逐步恢复，以防止供电故障导致停电现象。d)若发生故障之后未能对故障进行准确的分析与判别，调度部门禁止私自对工作区域进行供电。只有在现场工作人员发送安全指令，并进行核实后，调度部门才可进行送电操作。若因故障暂时无法恢复供电，需要使用备用电源，且经上级领导批准后才可使用。e)若井下工作人员由于某些原因无法尽快到达故障区域，调度部门应当通过监控系统确认故障区域且无人在线路上工作后，可开启总控制系统进行送电。f)在调度部门进行送电操作时，工作人员应当对各个变电站的供电时间进行实时监控，尤其是不要与现场操作发生冲突，避免意外出现，并且各个变电站送电的时间应当错开，防止安全事故的发生引发二次故障。

结语

目前煤矿供电系统结构比较复杂，驱动设备较多，加上长期处于多尘、潮湿的环境中，煤矿供电系统故障诊断相对比较困难。国内现有的供电系统故障诊断不适合煤矿井下复杂的环境，为此提出一种在人工智能背景下，基于神经网络的煤矿供电系统故障诊断技术，利用神经网络构建起来的故障诊断模型，可以实现对煤矿供电系统故障的准确识别，有效降低了故障诊断成本。

参考文献

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