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摘要：针对煤矿井下机电设备供电环境复杂、故障隐蔽性强和停电影响范围大的问题，本文分析了井下机电设备安全供电要求，提出基于物联网的供电状态感知、边缘诊断和风险预警方法。通过对馈电开关、输送机、排水泵及电缆接头进行多参数监测，可提高故障识别效率和供电管理水平。

关键词：煤矿井下；机电设备；安全供电；物联网

引言：煤矿井下供电系统直接关系通风、排水、运输和采掘设备稳定运行。传统供电管理主要依靠人工巡检和故障后检修，难以及时发现过负荷、漏电、电缆接头发热及开关异常等隐患。将物联网技术应用于井下供电系统，可实现电压、电流、温度、开关状态和保护动作信息的实时采集与综合分析，为安全供电和预测性维护提供技术支撑。

1煤矿井下机电设备安全供电概述

煤矿井下机电设备安全供电是保障矿井连续生产和人员安全的重要基础，涉及采掘、运输、排水、通风、压风、照明及监测监控等多个系统。井下供电环境具有空间受限、湿度较高、粉尘较多、设备分散、负荷波动明显和故障后果严重等特点，一旦发生短路、漏电、过负荷、欠压、断相或电缆接头过热等问题，可能引发设备停运、保护越级动作，甚至影响通风、排水和运输系统的稳定运行。

2基于物联网的机电设备安全供电方法

2.1多源感知与供电状态实时监测

基于物联网的安全供电方法首先应构建覆盖供电设备、线路和关键负荷的多源感知体系。对采区变电所、移动变电站、馈电开关、启动器、电缆接头、接地装置及主要机电负荷，应重点采集电压、电流、功率因数、漏电电流、绝缘电阻、接点温度、开关分合状态和保护动作信息[1]。对于电缆连接点、馈电开关母排和大功率电机接线端子等易发热部位，可布设温度监测装置；对于供电回路，应通过电参量采集模块监测过负荷、三相不平衡和电压波动情况。监测设备的选型和安装必须满足矿用防爆、本质安全及煤矿安全标志管理要求，避免监测系统自身引入新的安全风险。

2.2边缘计算与供电故障智能识别

井下供电系统数据具有实时性强、故障演化快和通信环境复杂等特点，单纯依赖地面平台集中分析难以及时满足现场处置要求。因此，可在井下变电所、采区配电点或设备集中区域配置边缘计算节点，对电流突变、漏电异常、温升过快、欠压失压和保护频繁动作等信号进行就地分析。边缘节点可完成数据清洗、异常值剔除、趋势判断和初步故障分类，并将有效特征上传至地面平台，降低通信链路压力。故障识别过程中，应将保护定值、线路长度、电缆截面、负荷性质和设备运行方式纳入分析，避免将负荷正常波动误判为故障[2]。

2.3风险预警与供电安全闭环管控

物联网技术应用于井下机电设备安全供电，最终目标在于形成风险预警和闭环管控机制。系统应根据供电设备重要程度、负荷类型、故障后果和状态劣化趋势，建立分级预警模型，将异常状态划分为关注、预警、严重和危急等级。对电缆接头温度持续升高、漏电电流趋势增大、馈电开关频繁跳闸、三相电流不平衡加剧和绝缘水平下降等问题，应自动生成缺陷记录，并推送至机电管理、调度和检修人员[3]。处置过程中，应严格执行停电、闭锁、挂牌、验电、放电和瓦斯检查等安全程序，不能以远程监测结果替代现场安全确认。故障处理完成后，应将检修原因、处理措施、复测数据和保护试验结果回写系统，形成“监测—预警—派工—检修—复验—归档”的闭环链条。

3测试案例

3.1案例背景

为验证基于物联网的煤矿井下机电设备安全供电方法的应用效果，选取某煤矿西翼采区供电系统作为测试对象。测试信息见表1，内容主要包括故障检测与风险预警能力、负荷调度与能效优化能力两个方面。

3.2实验测试

3.2.1故障检测与风险预警性能评估

测试中设置过负荷、漏电异常、电缆接头过热、电压偏低、三相不平衡和开关拒动6类典型供电风险。系统通过边缘网关对电流突变、漏电趋势、接头温升速率和开关动作时序进行联合判别，并将预警结果与人工复核记录对照。结果表明，在120组故障样本中，系统正确识别113组，漏检7组；在240组正常样本中，误报13组，整体识别准确率为94.4%，故障检出率为94.2%，误报率为5.4%。其中电缆接头过热和过负荷识别效果较好，检出率分别达到95.0%和96.4%；开关拒动因样本数量较少、动作时序受现场操作影响较大，检出率相对较低，为87.5%。

3.2.2负荷调度与能效优化性能评估

在安全供电约束下，系统根据输送机运行负荷、排水泵启停时段和采区馈电回路负荷率，对非连续性负荷进行错峰调度，并对长期低负荷运行设备提出启停优化建议。测试前，采区日均用电量为4860kW·h，平均功率因数为0.84，馈电开关最大负荷率为87.6%；测试后，日均用电量降至4515kW·h，平均功率因数提高至0.89，最大负荷率降至79.3%。同时，因负荷集中引起的过负荷预警次数由测试前的18次/月降至7次/月，说明物联网供电监测与负荷调度结合后，可在不改变原有供电安全边界的前提下，提高用电组织合理性和设备运行经济性。

4结语

综合测试结果表明，基于物联网的井下机电设备安全供电方法能够提升供电状态感知精度和异常预警效率，对过负荷、漏电、电缆接头发热等典型风险具有较好的识别能力。同时，通过负荷状态分析和调度优化，可降低局部回路高负荷运行概率，改善供电系统运行效率。后续应进一步完善数据校核、边缘计算和闭环检修机制，推动煤矿供电管理向智能化、精细化方向发展。

参考文献

[1]郭军丽. 煤矿井下机电安全供电技术的管理探析[J].当代化工研究,2022, (7):183-185.

[2]张伟. 煤矿井下机电安全供电技术管理[J].矿业装备,2021, (4):154-155.

[3]翟瑞军. 煤矿井下机电安全供电技术管理探析[J].石化技术,2020,27 (9):111-112.

申拥军

泽州县应急管理局