煤矿数字孪生智采工作面系统构建

为实现煤矿井下采煤工作面的全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测和协同控制,本文构建了数字孪生智采工作面系统的整体框架。首先,将数字孪生智采工作面系统划分为3个层次,并给出各层次的功能及特征;其次,分别构建了数字孪生智采工作面系统中采煤机、刮板输送机、转载机、破碎机、带式输送机、液压支架、乳化液泵站及工作面环境的数据感知模型,并深入剖析采煤机、液压支架、煤流运输系统及设备与环境之间的协同约束关系;最后,给出数字孪生智采工作面系统的整体应用体系结构。基于该数字孪生智采工作面系统,可以实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射与实时交互、数字孪生体的智能感知与协同控制,为提升采煤工作面智能化水平提供实现依据。     

基于数字孪生的智能掘进工作面三维场景再现技术研究

目前井下掘进设备作业一般采取视距遥控或远程视频监控方式,巷道断面成形质量取决于人工操作经验或视频数据传输质量。针对该问题,结合智能掘进系统实时监控和真实场景再现需求,研究了基于数字孪生的智能掘进工作面三维场景再现技术,完成了数字孪生系统架构设计、传感器数据采集处理、数字孪生模型创建、模型驱动算法开发、显示界面设计。根据神东某矿掘锚一体机工作面的工况条件,开发了一套三维场景再现系统,内嵌数字孪生体、数据监控与驱动仿真模块,集成设备传感器、动作指令等数据,实现对掘进系统的物理设备状态实时监测、数字三维模型同步展示、数据分析管理以及智能掘进工艺仿真。实践证明,该系统能够实时同步精准映射设备状态、巷道空间信息,实现场景真实再现。与视频远程控制的方式相比,改善了操作体验和准确度,有效提升了掘进智能化水平,保障了巷道掘进效率和施工质量。     

配电网规划工作的数字化转型研究

为提升配电网供电水平与经济效益,研究配电网规划工作的数字化转型。通过对比分析语义块,识别数据值角色,推理数据模式与抽取规则,完成数据抽取。依据关联规则求解危险性数据诱发度,去掉多余数据,塑造检验索引,完成数据检验。通过深度受限玻尔兹曼机映射各种格式的异构数据,使其存入到唯一的嵌入式向量空间,完成数据融合。根据数据集成,获取配电网工作规划相关数据,利用大数据、可视化与三维数字化等方法,构建三维可视化数字化转型架构,实现配电网规划工作的数字化转型。实验结果表明,该方法可精准抽取和融合相关数据,数字化转型后配电网规划方案可提升其整体经济效益和环保效益,综合电压合格率、配电网自动化覆盖率与新能源消纳率可提升至100%,有效改善传统配电网规划中的各种问题,改善程度高达96.25%。     

数字孪生在矿业数字化转型中的应用

数字孪生日趋成为工业界应用热点,被认为是企业数字化转型快速有效的通用技术。结合大数据、人工智能、物联网、移动互联网、云计算、虚拟现实等新技术,数字孪生的应用空间正在不断地从先进制造业向其他行业扩展。本文介绍了数字孪生及其在矿业数字化转型中的应用,并结合实际案例介绍了数字孪生矿山的创新性应用内容,其中包括矿山三维可视化、数字采矿、矿山测绘云服务、车辆定位调度、生产配矿、边坡监测、环境监测等。数字孪生矿山帮助技术人员和专家为矿山提供更好的远程服务,对采集到数据进行智能分析,优化矿山运营,保证矿山生产高效、安全地进行。     

基于数字孪生的煤矿智能管控平台架构研究与实现

为完成煤矿智能化升级转型，对煤矿智能开采现状进行了分析，提出基于数字孪生的煤矿智能管控平台的概念。该平台以数字孪生技术为核心，结合GIS、建模、仿真等关键技术，融合应用物联网、大数据、云计算及人工智能，赋予数据空间维度信息，使数字矿山与物理矿山之间进行实时交互，忠实地复现物理矿山整个生命周期的运行状态与轨迹，推动煤矿传统生产全面升级，向数字化、智能化转型。实际应用测试表明，该平台提高了煤矿数据采集、存储、传输和分析的能力，降低了安全事故发生概率，能有效为数字孪生和智能管控煤矿生产各个环节的深度融合提供服务。     

数字孪生技术在矿山物联网管控系统的应用

将数字孪生技术应用到矿山物联网管控系统中,建设三维数字孪生模型映射真实矿山生产环境,通过数据驱动对矿山生产环境各要素的形态、动作进行孪生仿真,利用数字孪生模型控制实体设备,达到虚实交互、数据同步、智能控制、安全预警的目的.研究了数字孪生与矿山物联网管控系统融合所涉及的关键技术,提出了数字孪生与矿山物联网管控系统融合后的理论系统架构,介绍了矿山数字孪生系统的三维可视化模块、设备管理模块、安全预警模块、数据可视化模块.     

煤矿防突信息管理数字孪生平台功能及应用

数字孪生作为链接物理世界和信息世界的新一代信息技术,已在多个行业获得应用。为提升煤矿防突管理和数据应用水平,依托大数据分析和数字孪生技术,构建煤矿防突信息管理数字孪生平台,平台包括信息感知、信息传输、数据中台、业务中台和业务应用5个功能模块。系统整体采用模块化设计,通过系统融合、大数据存储、大数据分析和数字孪生应用4大模块相互支持调用实现系统全部功能。基于系统感知的矿井关键数据,构建了煤层赋存、抽采巷道、抽采钻孔、抽采装备等静态要素和三维精准空白带大数据分析等动态要素的数字孪生体,通过数字孪生交互,实现对防突过程的精细化、智能化、透明化管理。     

基于多维度数据融合的电网机组故障自动诊断系统

设计基于多维度数据融合的电网机组故障自动诊断系统,降低电网异常运维次数、提升电网安全性。系统数据采集层使用采集器和智能移动终端采集电网机组数据后,利用网络通信层将电网机组数据传输至数据存储层的SQL数据库存储,服务层调用数据存储层内的电网机组数据完成消息推送、故障查询等功能,并将电力机组数据推送至逻辑层,逻辑层利用多维度电网机组数据,构建基于深度置信网络的多维度数据决策融合模型,结合推理机诊断电网机组故障,并通过人机交互层将接收到的电网机组故障诊断信息以可视化方式呈现给用户。实验表明:该系统通信损失值较低,可保障电网机组数据完整,具备较好的数据融合性能,且故障诊断精度高,可降低电网异常运维次数,应用性较好。     

基于数字孪生技术的煤矿掘进机自动截割方法研究

为了解决目前掘进工作面设备自动化控制存在的缺乏可视化人机交互控制、缺乏掘进工作面数字孪生动态建模、缺乏巷道模型与掘进机定位导航系统融合的问题,提出一种基于三维数字孪生技术的煤矿掘进机自动截割方法;该方法利用三维数字孪生技术的巷道模型生成截割模板,实现掘进机对预设截割断面的自动化截割,可达到人工远距离、可视化控制掘进机安全自动作业的目的。介绍了数字化巷道和掘进机模型的构建方法以及数据驱动逻辑,并对掘进机自动截割控制方法进行了详细阐述。结果表明,该方法避免了粉尘等对掘进机自动化截割的影响,降低了人员现场作业风险和劳动强度,解决了掘进机远程截割精确度低、巷道断面成型质量差等问题。     

智慧矿山数字孪生技术研究综述

煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。数字孪生面向煤炭工业互联互通及智能化应用,发挥连接物理世界和信息世界的桥梁与纽带作用,将在煤炭开采、视频监控、人机交互等方面提供更加实时、智能、高效的服务。面向智慧矿山技术需求,提出了基于数字孪生+5G的智慧矿山建设新思路,将"数字孪生+5G"与AI技术相结合,为实现智慧矿山提供一种创新的方法。首先从智慧矿山建设进展及应用方面存在的问题入手,系统地梳理和分析了当前智慧矿山研究和发展现状,通过研究新一代信息技术与工业技术融合应用,阐述了数字孪生的概念内涵,指出数字孪生是智慧矿山发展的必然趋势并将为智慧矿山赋能;然后针对智慧矿山建设的难点和痛点问题,提出了基于"数字孪生+5G"的智慧矿山体系架构理论,通过构建矿山数字孪生模型(MDTM)实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射与实时交互。聚焦智慧矿山建设目标,以智慧矿山系统建设、优化和关键技术为核心,基于矿山信息物理空间的数字孪生和深度学习方法,以实际矿井为原型设计了智能开采的数字孪生一体化方案,构建了全域感知、边缘计算、数据驱动和辅助决策的智慧矿山平台。最后针对智慧矿山的数字孪生应用需求,提出并探讨了数字孪生赋能智慧矿山的关键技术问题,并指出了未来需要实现的关键技术路径。旨在通过对智慧矿山的数字孪生技术研究,为数字孪生模型构建、协同控制与交互优化等提供思路,为未来智慧矿山建设与设计提供理论借鉴。     

新能源配电网故障修复时间分析与预测研究

风能、太阳能、潮汐能等新能源作为可再生能源,具有节能、环保的优势性,以其为应用发展的新能源电源并网运行,可缓解煤炭、石油等发电的高能耗、高污染问题,促使电网趋向绿色生态发展。为提高电力服务质量,及时告知停电用户故障修复及停电恢复时间,提出了MCNNs模型,将停电原因、电路编号和天气事件等离散数据及连续数据进行二进制编码,代入深度神经网络进行训练,采用正则化和非线性激活优化训练过程,从而提高故障修复及停电恢复时间预测准确率。在仿真阶段,将所提方法与VGG16、ResNet和多层感知器模型进行比较,故障修复时间的预测模型优于停电恢复时间的预测模型,停电恢复时间MAE为118.20 min,比故障修复时间MAE高约90 min。     

矿区供电电网智能管理平台的构建与探讨

针对平煤股份天通电力有限公司现有业务各系统之间相对独立,信息互联互通不畅,无法进行数字信息智能化提升的技术难题,提出了通过进行数据抽取与分析及数据建模的解决方案,打破了天通电力公司现有业务系统之间存在的信息孤岛,提供综合智能化信息服务平台。通过输配电运维系统平台的构建,有效提升了平顶山矿区电网设备故障运维的工作质量和运行效率,增强了企业智能化管理水平,及时调整企业自身发展模式的转变,进而适应供电信息智能化时代社会发展的趋势,取得了较好的应用效果。为同类矿区信息智能化供电管理提供了借鉴,具有良好的推广应用价值。     

基于改进蒙特卡洛法的智能电网实时运行风险评估

蒙特卡洛法需使用大量电网抽样数据,花费的风险评估时间长,提出一种改进蒙特卡洛法实现高效智能电网实时运行风险评估。从多方面考虑,构建智能电网风险评价指标体系,明确蒙特卡洛法存在抽样次数多及方差系数大的问题;将交叉熵重要抽样法与分散抽样法相结合,构建近似函数,令原本电网中微小概率事件转换为大概率事件,减少算法抽样次数和方差系数,提高算法的计算效率。实验表明,所提方法能够有效识别正常状态下及元件失效条件下的电网实时运行风险,并通过失效线路负荷转移的方式有效降低了智能电网实时运行风险。     

基于VSC-MTDC的城市电网增容研究

国民经济迅速增长、城市建设不断推进的进程中,城市用电设施以及工业产量急剧增加,使得用电负荷在城市中迅猛增长,造成城市中已有的支撑电源不足的问题。采用多端柔性直流输电系统（Voltage Source Converter based Multi-Terminal Direct Current,VSC-MTDC）对城市电网进行增容,这一输电系统相较于传统的交流输电来说,效率较高。通过对应用于城市电网增容中的这一多端柔性直流输电系统的换流站故障退出运行、静态稳定分析以及动态稳定分析研究,得出其既可以作为城市重要负荷的安保电源,又能够独立控制有功功率、无功功率,而且能较好地隔离受端电网故障,其正常运行状态相当于一个无惯性发电机,能够及时抑制电压波动,对提高电网的电能质量具有重要意义。通过PSCAD/EMTDC仿真验证表明多端柔性直流输电应用于城市电网增容的正确性和可行性。     

电网变电运维检修技术研究

介绍了目前国网电力系统的维护管理方法以及利用SCADA数据提高设备维护效率的方法。国网电力系统在SCADA数据的标准化建设方面投入了大量精力,使用SCADA数据进行分析,推动了电力标准化的需求。对电气开关设备、变压器寿命、运行中的设备和分接开关的运行进行了分析。分析了断路器和隔离开关在不同运行条件下的开关操作次数。据此得出,电气预防性维护应根据正常操作中的开关次数进行,对经常中断故障电流的断路器进行预防性维护。SCADA数据可用于设备的监测,从而为管理人员提供有价值的信息,并对电气设施的检修管理进行了分析。     

基于TMR的运行监测及故障研判系统研究

随着电力行业的迅猛发展,变电站及其设备的数量也不断增加,为了保障电网安全生产和稳定运行,对基于电能量信息采集系统(TMR)运行监测及故障研判展开深入研究.首先分析了电能计量的原理,并基于TMR建立运行监测及故障研判平台,然后设计系统电能量数据对接、电能质量诊断以及异常信号智能研判的关键应用的实现方式,最后对该系统的应用...     

基于视频技术的煤矿监控系统设计

为加快智能矿山建设,针对煤矿带式输送机、水泵房等重要设备监测中存在的问题,建立了煤矿智能监测和识别系统,介绍了其组成和实现功能。由于煤矿的低照明和低对比度,从视频监控系统捕获的图像有时不太清晰,针对煤矿的特殊环境,提出了一种图像增强的方法。该方法首先通过中值滤波降低了以煤矿噪声为主的脉冲噪声,然后改进了自适应直方图均衡,大大提高了对比度和照度。实验结果表明,该方法能有效地提高井下图像的质量。煤矿监控系统集成了数据采集、视频监控、智能分析和故障报警等功能,智能监控了井下生产现场和大型设备,实现了无人值守操作,为数字矿山建设提供了强有力的支持。     

基于网络拓扑的电网资源挖掘推荐模型构建

为降低电网数据挖掘难度,确保电网高效运行,构建基于网络拓扑的电网资源挖掘推荐模型。分析电网系统基本组成结构,明确电网资源来源,通过自下向上的形式构建资源库,确保数据有效储存;将网络拓扑描述为有向图形式,利用二维邻接矩阵表述相邻节点之间的连接状态,为资源推荐提供有效路径;经过归一化与k—均值聚类处理,统一资源格式,实现相同类型资源聚类;利用爬虫技术设置挖掘权限匹配阈值,结合抓取规则完成聚类谱智能排序,实现在爬虫协议控制下电网资源能够被准确挖掘推荐。仿真实验表明,该方法可提高数据预处理效果,减少延迟推荐现象,同时推荐结果的平均绝对误差较低。