陳鶴澎,魏建業(yè),龐現(xiàn)澤,劉俊,董振軍

(1.窯街煤電集團有限公司金河煤礦,甘肅 蘭州 730084;2.上海山源電子科技股份有限公司,上海 201612)

0 引言

社會進步與經(jīng)濟發(fā)展帶動著國民經(jīng)濟水平的不斷提升,同時對能源企業(yè)也提出了更高的要求。我國的煤礦行業(yè)作為支柱性產(chǎn)業(yè)之一,不僅要保障開采量,保證對能源的及時供應,更需要全方面提升開采效率,降低開采過程中的消耗。煤礦在開采過程中伴隨著較高的風險系數(shù),與煤礦井下作業(yè)人員的生命安全密切相關,其中,對供電系統(tǒng)的合理設計在一定程度上保護了煤礦井下作業(yè)人員的人身安全,也保障了煤礦企業(yè)的基本生產(chǎn)安全。但隨著開采深度的加深,井下環(huán)境的復雜程度加深,許多煤礦企業(yè)的井下供電系統(tǒng)含有一系列有待完善的問題,需要對其進行設計,提高安全性及合理性。

煤礦井下的供電環(huán)節(jié)是根據(jù)電機輸送電能完成作業(yè),大多數(shù)的煤礦配電可視作單電源供電。煤礦用電由于其用電環(huán)境的復雜性、用電負荷的多樣性,有必要對其進行用電狀態(tài)的監(jiān)測。

狀態(tài)監(jiān)測是一種利用微電子和傳感等技術手段獲取設備在運行狀態(tài)下的各種數(shù)據(jù),并對這些數(shù)據(jù)進行分析和處理,結合當前設備的運行狀態(tài)對設備的后續(xù)運行情況進行預測的方法。因此,對煤礦井用電設備的用電狀態(tài)進行在線狀態(tài)監(jiān)測,不僅有利于設備的維護和使用,也有利于煤礦井的安全保障[1]?；诖?本文對煤礦井下的用電狀態(tài)進行實時監(jiān)測,在物聯(lián)網(wǎng)技術的基礎上完成了方法設計,通過對用電設備及其權重值的分析,在物聯(lián)網(wǎng)模型的技術輔助下,對用電實時狀態(tài)中的異常突變進行捕捉和匹配,最后輸出匹配數(shù)據(jù),呈現(xiàn)實時監(jiān)測結果。對于供電系統(tǒng)優(yōu)化方面,充分找尋出供電系統(tǒng)漏洞,對煤礦井下供電系統(tǒng)全局節(jié)能優(yōu)化控制具有重要意義。

1 煤礦井下用電狀態(tài)實時監(jiān)測方法

1.1 確定煤礦井耗電設備

電力是現(xiàn)代社會不可或缺的能源之一,用電負荷的分類是用電系統(tǒng)中一項重要的內(nèi)容。用電負荷是指在一定時間內(nèi)使用電力設備消耗的電功率,是電力系統(tǒng)運行的基礎。凡是因為突然停電可能造成人身傷亡或者重要設備損壞,或者給生產(chǎn)造成重大損失的負荷為一類負荷,如主通風機、井下主排水泵等。對一類負荷供電必須有可靠的備用電源,一般由變電所引出的獨立雙回路供電。因為突然停電可能造成較大經(jīng)濟損失的負荷為二類負荷,生產(chǎn)設備大多屬于二類負荷。對于大型礦井的二類負荷來說,一般采用具有備用電源的供電方式,對于中小型礦井來說,一般采用專用線供電即可。不屬于一、二類負荷的所有電荷都屬于三類負荷,如生產(chǎn)輔助設備、辦公類、機修廠等,對三類負荷供電可采用一條線路向多個負荷供電,以減少設備投資。根據(jù)不同的劃分依據(jù),可以將煤礦用電負荷分成不同種類,通常根據(jù)用電負荷服務對象的不同可以分成六類,本文主要研究井下其他設備類,在這一類主要是與礦井除煤炭生產(chǎn)之外的其他設備產(chǎn)生的一些負荷,如抽放鉆機等零星負荷。

煤礦井下需要使用配電變壓器,該設備是指配電系統(tǒng)中根據(jù)電磁感應定律變換交流電壓和電流而傳輸交流電能的一種靜止電器,也是用電設備的主要電力消耗。配電變壓器主要由兩部分組成,一部分是跟負載大小無關的、用來建立磁場的無功功率,另一部分是跟負載相關的無功功率損耗。如配電變壓器在實際運行中突發(fā)短路故障,因電磁存在瞬間變化特性,會在此時的高低壓繞組中產(chǎn)生威力極大的短路沖擊電流,受到短路沖擊電流影響,將導致變壓器產(chǎn)生較大短路漏磁場,受到兩者的影響將導致更大的短路后果,且短路帶來的電流作用將導致配電變壓器內(nèi)部溫度急劇升高,加大功率損耗的同時對安全作業(yè)造成一定的威脅。為此提出變壓器等值電路,變壓器等值電路如圖1所示。

圖1 煤礦井下變壓器等值電路

圖1中Rk表示短路電阻,Xk表示短路電抗,Gm表示激磁電導,Bm表示激磁電納。通過圖1中的等值電路可以計算得到變壓器的無功功率損耗,計算表達式如下:

式中,I為空載電流;U為短路電壓;SN為該變壓器的無功負載。

煤礦井下電力線路的無功功率的表達式如下:

式中,ΔQ為線路對應的功率消耗;I為線路通過的電流;X1為線路的阻抗,Ω。

異步電動機等值電路與變壓器等值電路類似,因此,本文不作過多贅述。異步電動機由于電機容量和負載程度的不同,其對無功功率的消耗程度也不同,當電機容量較大的異步電動機滿載時,消耗的無功功率較小,相反,當容量較小的異步電機空載時,對無功功率的消耗較大[2]。

1.2 煤礦井下供電系統(tǒng)運行要求

煤礦供電系統(tǒng)是煤礦生產(chǎn)的重要動力保障,一旦電力中斷,生產(chǎn)將被迫停止,同時停電后將會發(fā)生瓦斯積聚爆炸、淹井等惡性事故,所以保證煤礦井下供電系統(tǒng)的正常運行十分重要。煤礦供電系統(tǒng)構成分為地面供電系統(tǒng)以及井下供電系統(tǒng)兩個方面,并且各方面需要嚴格遵守供電運行的基本要求,以保障供電系統(tǒng)的正常運行。同時保障礦井工作人員的人身安全、礦井內(nèi)部的環(huán)境安全和運行設備的安全。

1.2.1 供電系統(tǒng)構成

(1) 煤礦地面供電。礦井地面供電主要包含礦井電源和礦井地面供配電。礦井電源包括上級電源的電壓等級及雙回路來源,架空線路,礦井地面變電所,所內(nèi)高壓開關柜,變壓器,防雷電裝置,饋電線路以及相關的操控系統(tǒng)和輔助設施,主要負責全礦井的供電需求。

(2) 煤礦井下供電。煤礦井下供電中包含中央變電所、采區(qū)變電所、采掘作業(yè)面的配電點。井下中央變電所供電來源于地面供電所,其中所安裝的變壓器、輔助基礎設施、以及綜合保護裝置負責為煤礦礦井下采掘作業(yè)周邊的動力、以及配電點供電。煤礦井下中央變電所一般由采區(qū)變電所供電,采掘工作面配電點供電由采區(qū)變電所供電。

1.2.2 煤礦井下供電系統(tǒng)運行要求

煤礦井下供電系統(tǒng)包含整個礦區(qū)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié),其對基礎性的保障系統(tǒng)有一定的運行要求,分為安全性及可靠性兩方面。

(1) 安全性。環(huán)境條件惡劣、供電設備易損壞,可能造成漏電、電火花引起火災和瓦斯煤塵爆炸等事故,所以保證煤礦井下供電系統(tǒng)的安全性十分重要。煤礦井下供電系統(tǒng)安全性是在設備或系統(tǒng)的可控時間段運行時允許出現(xiàn)故障,但不能造成安全事故。

(2) 可靠性。如果煤礦井下供電系統(tǒng)出現(xiàn)中斷的情況,不僅會影響產(chǎn)量,而且可能發(fā)生人身事故或者設備損壞,嚴重時會對礦井造成一定程度的破壞。煤礦井下的供電系統(tǒng)可靠性,是在井下供電設備和供電系統(tǒng)在運行時間段內(nèi)可以保持好正常的運作狀態(tài),為其系統(tǒng)及設施提供電能。

1.3 評估井下設備用電權重

通過上述對于煤礦井下用電設備的分析,結合現(xiàn)代化煤礦產(chǎn)業(yè)的數(shù)字智能化發(fā)展,可根據(jù)設備的信息交互以及狀態(tài)運行中的數(shù)據(jù)報文,來分析各個設備的運行狀態(tài)。通過分析設備間的用電權重,更有利于用電狀態(tài)實時監(jiān)測結果的精確反饋。而用電狀態(tài)的指標權重就需要對其進行合理賦權。

本文采用模糊綜合判斷對煤礦井下用電狀態(tài)進行指標評估。與該方法相對應的有專家調(diào)查法和層次分析法,兩種方法的特性見表1。

表1 主觀賦權法的兩種賦權方法

由表1可以看出,專家調(diào)查法的特性是綜合多位專家的意見,其適用于早期預測指標,層次分析法的特性是目標分層化定量定性分析。為了監(jiān)測的自動化與智能化,本文選擇了層次分析法。首先通過對煤礦井下用電設備經(jīng)由傳感器采集到的參數(shù)建立對應的評價指標,在層次分析法的指標排布中,將三層評估指標進行級別架構,用電狀態(tài)的指標評價如圖2所示。

圖2 用電設備狀態(tài)評價層次劃分

礦井相關用電設備首要任務是保持不間斷運行,在運行過程中的監(jiān)測也需要做到同步輸出,因此,對設備的信息采集就要確保可靠性、安全性和實用性[3]。

層級劃分方法流程首先是建立綜合評價體系,評價聚類因子的基礎是構建狀態(tài)指標體系,然后構建各層次的判斷矩陣A,矩陣的構建有助于權重的匹配分析。根據(jù)聚類因子的指標體系,在三層的指標構建中,將指標層與其子層中的要素進行兩兩比較,通過比較結果區(qū)分各要素的自身權重,分析要素的重要性并且根據(jù)依據(jù)給出判斷,通過評估指標分析出判斷矩陣,并進行構造。然后經(jīng)由矩陣判斷最大特征值中的計算權重,根據(jù)矩陣計算特征值,并且將對應的特征向量輸入到矩陣中,得到矩陣權重值的表達式:

式中,A表示根據(jù)指標權重構建的矩陣;ω表示λmax對應的A的向量,對ω經(jīng)歸一化可以得到權向量;λmax表示A的最大特征值。然后在矩陣及其對應權重值的基礎上,對其進行一致性檢驗。引用判斷矩陣中的一致性指標,與矩陣原有的隨機一致性進行判斷,并且根據(jù)判斷結果對矩陣進行調(diào)整,經(jīng)過上述流程,完成對用電狀態(tài)指標評價的架設。

1.4 基于物聯(lián)網(wǎng)技術構建監(jiān)測模型

本文結合上述用電設備的確定以及各用電狀態(tài)的權重值評估,對煤礦井下用電狀態(tài)的實時監(jiān)測模型進行建設。選用基于物聯(lián)網(wǎng)技術下的監(jiān)測模型,該模型主要是根據(jù)微波信號穿過礦井后,由井下用電設備散射地面信息,再次經(jīng)由礦井后被傳感器所接受的信息原理,構建模型的用電參數(shù)和煤礦井下用電設備參數(shù)的特征信息,從而有效反映用電狀態(tài)。模型公式如下:

在預測集樣本精度統(tǒng)計中,模型的精度評價指標有所下降。將用電狀態(tài)的實測值作為因變量,用電指數(shù)和傳感參數(shù)運算值作為自變量,分別建立不同參數(shù)不同煤礦井下作業(yè)時期的反演模型,為使所建模型更有意義,本文均選擇一次函數(shù)進行模型擬合。通過擬合可以對煤礦井下不同時期用電狀態(tài)進行較好的監(jiān)測。

1.5 捕捉匹配用電實時狀態(tài)中的突變

在我國額定用電頻率的規(guī)定下,對于正常運行的用電設備,一般有著頻率偏差的限制。但在實際的煤礦作業(yè)中,電流波形的頻率不斷變化,且頻率因波形變化產(chǎn)生漂移。本文對于用電狀態(tài)中突變的捕捉匹配采用彈性滑窗算法,因此,在電力采樣頻率不變的情況下,滑動時間窗的大小固定,暫且設定該值為N,根據(jù)固定值N,同樣能夠確定采樣點數(shù)也為固定。而在頻率產(chǎn)生一定的位移后,實際的滑動彈窗與原有設定中滑動彈窗的數(shù)值產(chǎn)生了差別,若是仍然按照采樣固定值以及時間窗的大小N值進行計算,則會出現(xiàn)誤差,為了解決這個問題,本文將對傳統(tǒng)彈性滑窗算法進行優(yōu)化運用[4-6]。

1.2.2 合理用藥以及管理質(zhì)量調(diào)查 在2018年1—3月復查，其中完成2次調(diào)查對象174例。復查調(diào)查過去6個月的用藥依從性情況，糖尿病二級管理質(zhì)量指標。

對于該算法的優(yōu)化,首先在頻率產(chǎn)生漂移之后,基于對其所產(chǎn)生誤差修正的思想,將采樣窗口中根據(jù)頻率誤差產(chǎn)生單行變化進行計算,并且在頻率的變化下,時間窗也會產(chǎn)生對應的變換,因此,滑動FFT 的時間窗大小為:

式中,fs為彈性窗口的采樣頻率;f為信號頻率;n為窗口內(nèi)的周波數(shù)。隨著采樣點數(shù)和時間的變化,窗口內(nèi)的周波數(shù)會隨著信號頻率發(fā)生變化,而信號頻率的取值范圍為:f±Δf。由于頻率漂移量的變化,Δf?f,所以滑動時間窗口也會發(fā)生變化,而滑動窗所選中的樣本序列也會生成新的序列,并且通過窗口內(nèi)的周波數(shù)被分成了兩個部分,當N2?a時,窗口中的遷移相變成了1,a為原有時間窗口在位移變化后與現(xiàn)在時間窗口產(chǎn)生的距離。

因此,優(yōu)化后的彈性滑窗FFT 算法,在上述公式的聯(lián)合計算下,獲得參數(shù)a,根據(jù)a的具體數(shù)值作相應調(diào)整并且遷移窗口的相位,即可完成對于算法效率的提升。

在上述的算法流程中,完成了基于本文所需用電狀態(tài)監(jiān)測的算法優(yōu)化,因此,在算法的運用下,要利用FFT 實現(xiàn)對用電狀態(tài)突變的捕捉。彈性滑窗算法的突變捕捉流程如圖3所示。

圖3 彈性滑窗算法下的突變狀態(tài)捕捉流程

首先在用電設備進行用電監(jiān)測時,需要對其初始值進行計算,通過對某一位移點的測定,對其進行實時頻率的計算,并判斷閾值,根據(jù)閾值結果對滑動窗口進行調(diào)整。結合設備用電狀態(tài)與突變模型的實際參數(shù),對狀態(tài)變化前的匹配進行忽略,以便減少算法消耗,去除冗余數(shù)據(jù);而當用電狀態(tài)發(fā)生變化時,則需要將數(shù)據(jù)與模型進行成功性匹配,當一個狀態(tài)在周波上演進時,則完成對于突變的捕捉,該位置與時間點需要被記錄并且顯示突變的參數(shù)信息,處理結束后則行進到下一個環(huán)節(jié)[7-8]。

1.6 匹配用電狀態(tài)的監(jiān)測結果

在上述流程中對用電狀態(tài)的突變狀態(tài)進行了捕捉,所捕捉到的數(shù)據(jù)信息需要經(jīng)由匹配環(huán)節(jié)的對照,進而判斷其是否需要進一步傳輸。本文為了實現(xiàn)用電狀態(tài)的實時監(jiān)測,選擇K-means聚類算法來實現(xiàn)環(huán)節(jié)匹配[9-10]。

本文所選擇的聚類算法為劃分法的一種,具有比較高的算法效率,算法流程如下。

首先輸入簇的個數(shù),以及數(shù)據(jù)樣本的個數(shù),然后輸出簇。從數(shù)據(jù)樣本中選取任意同簇數(shù)相同的樣本,作為初始的簇的合集,然后將各樣本到簇中心的距離分別進行計算,并在分散排列中以就近原則分配樣本。在分配后的各簇中,重新計算簇的中心,然后通過準則函數(shù)與計算結果相比較,收斂成功則繼續(xù)流程,失敗則重新計算中心。將給定的簇排列成集,將不同的樣本數(shù)量進行序號排列,計算出簇子集的均值[11-12]。

2 試驗論證

將本文所設計的基于物聯(lián)網(wǎng)技術的煤礦井下用電狀態(tài)實時監(jiān)測方法與基于AP聚類算法下的用電狀態(tài)實施監(jiān)測方法進行參數(shù)對比,為展示兩種方法的測試效果,對比分析不同狀況下的用時所消耗時間的長短,選定了4組試驗樣本,將不同技術進行對比,得出各方法的效果。

2.1 試驗說明

為了驗證本文所設計的對于煤礦井下用電狀態(tài)實施監(jiān)測方法的有效性,將所設計的方法與基于AP聚類算法下的用電狀態(tài)實施監(jiān)測方法進行參數(shù)對比,為了使試驗結果具有簡明性,設置本文方法為試驗組,基于AP 聚類算法下的方法為對照組。實驗以兩種方法中對于異常數(shù)據(jù)的匹配捕捉所消耗時間為對照,分析不同狀況下的用時,所消耗的時間越短,代表該方法的效果越好。

2.2 試驗準備

本文的試驗建立的環(huán)境見表2。

表2 實驗參數(shù)

為了展示本文所設計方法下的監(jiān)測效果,試驗環(huán)境中設定了電氣設備的異常狀況,對其監(jiān)測方法進行檢測。試驗選定了4組試驗樣本,樣本中突變數(shù)目分別為5,10,15和20個。將不同技術進行對比,測試最終煤礦井下用電狀態(tài)的實時監(jiān)測結果。

2.3 試驗結果

兩種方法對突變捕捉及匹配的用時消耗對比結果見表3。

表3 監(jiān)測突變用時對比

由表3中的數(shù)據(jù)可知,試驗組在用電狀態(tài)產(chǎn)生5個突變,對突變進行捕捉匹配并將結果進行輸出的用時為0.26 s,而對照組需要花費4.68 s才能完成對于用電狀態(tài)的監(jiān)測。當突變數(shù)據(jù)增加到20個時,實驗組對突變監(jiān)測的用時為3.55 s,遠遠快于對照組在同等突變數(shù)目下的18.74 s,所以由表3數(shù)據(jù)得出,本文所設計的基于物聯(lián)網(wǎng)技術下的監(jiān)測方法能夠做到對于用電狀態(tài)的實時監(jiān)測,和對突變狀況的及時輸出。

3 結論

本文針對煤礦井下用電狀態(tài)的實時監(jiān)測,在物聯(lián)網(wǎng)技術的基礎上完成了方法設計,通過對用電設備及其權重值的分析,在物聯(lián)網(wǎng)模型的技術輔助下,對用電實時狀態(tài)中的異常突變進行捕捉和匹配,最后輸出匹配數(shù)據(jù),呈現(xiàn)實時監(jiān)測效果。通過監(jiān)測方法能夠加快狀況監(jiān)測的效率,對結果進行及時輸出,為煤礦井突發(fā)狀況的處理爭取時間。同時對煤礦井下供電系統(tǒng)全局節(jié)能優(yōu)化控制具有重要意義。