基于大數(shù)據(jù)分析的煤礦供電系統(tǒng)安全智能管控平臺設(shè)計

摘" 要：伴隨著煤礦安全生產(chǎn)高度智能化集約化的發(fā)展趨勢，煤礦開采用電需求逐年攀升，從而使得礦山電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度越來越高，采用傳統(tǒng)模式運營管理的礦山各級變電所供電監(jiān)控系統(tǒng)相對分散，也缺乏統(tǒng)一的集控平臺，難以滿足現(xiàn)階段的煤礦安全生產(chǎn)發(fā)展需求。為了實現(xiàn)煤礦電力系統(tǒng)的自動化、信息化、智能化，達到安全、人員、效益的有機結(jié)合，利用大數(shù)據(jù)分析處理、消息隊列、分布式存儲等技術(shù)，設(shè)計基于大數(shù)據(jù)分析的煤礦供電系統(tǒng)安全智能管控系統(tǒng)，通過實現(xiàn)對實時采集數(shù)據(jù)的統(tǒng)計報表、告警分析、質(zhì)量分析等功能，該平臺能夠支持監(jiān)控看板、報表統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用場景，從而滿足礦山供電安全化智能化的需求。

關(guān)鍵詞：礦山自動化；大數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)倉庫；安全監(jiān)控；智能系統(tǒng)

中圖分類號：TD608" " " "文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）16-0023-04

Abstract： With the development trend of highly intelligent and intensive coal mine safety production， the demand for power consumption in coal mining is increasing year by year， which makes the mine power grid structure more and more complex. The power supply monitoring system of mine substations at all levels under the traditional mode of operation and management is relatively scattered and lack of a unified centralized control platform， which is difficult to meet the needs of the development of coal mine safety production at the present stage. In order to realize the automation， information and intelligence of coal mine power system， and to achieve the organic combination of safety， personnel and benefit， big data analysis and processing， message queue， distributed storage and other technologies are used to design the safety intelligent management and control system of coal mine power supply system based on big data analysis. Through the realization of real-time data collection of statistical reports， alarm analysis， quality analysis and other functions. The platform can support application scenarios such as monitoring dashboard， report statistics， data analysis and so on， so as to meet the needs of mine power supply security and intelligence.

Keywords： mine automation; big data analysis; data warehouse; safety monitoring; intelligent system

隨著煤礦生產(chǎn)機械化自動化的推進，煤礦開采用電需求逐年攀升，礦山電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度越來越高。輸變電設(shè)備運行安全對煤礦安全生產(chǎn)可靠運行的影響重大，礦山開采進程的正常推進不僅受到高低壓供電設(shè)備與系統(tǒng)事故的影響，并且當其影響到排水系統(tǒng)、通風(fēng)系統(tǒng)等電力系統(tǒng)部分重要負荷時，更為嚴重的結(jié)果將會發(fā)生[1]。對高低壓供電設(shè)備進行智能管理、狀態(tài)檢測、告警分析，有利于提高供電系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，對煤礦的安全生產(chǎn)具有極其重要的應(yīng)用價值，研發(fā)基于大數(shù)據(jù)分析的煤礦供電系統(tǒng)安全智能管控系統(tǒng)勢在必行[2-3]。

現(xiàn)有煤礦各級變電所供電監(jiān)控系統(tǒng)相對分散，缺少統(tǒng)一的集控平臺，存在“數(shù)據(jù)孤島”問題，缺少有效的多級聯(lián)動機制，設(shè)備狀態(tài)分析不夠精準，智能分析與診斷能力嚴重不足[4]，海量數(shù)據(jù)分析在礦山供電設(shè)備的智能服務(wù)應(yīng)用仍處于探索階段，針對多維數(shù)據(jù)耦合的煤礦用電智能分析技術(shù)研究處于起步階段。

建設(shè)煤礦供電系統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)平臺，打造供電系統(tǒng)智能診斷平臺，實現(xiàn)煤礦電力系統(tǒng)的自動化、信息化、智能化，達到安全、人員、效益的有機結(jié)合，礦山供電系統(tǒng)的統(tǒng)一接入、聯(lián)動控制、狀態(tài)在線診斷與全生命周期健康管理將是礦山供電智能化的必然趨勢。為此，本文基于大數(shù)據(jù)分析的煤礦供電系統(tǒng)安全智能管控系統(tǒng)，采集、存儲、處理及分析煤礦供電安全生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，面對不同形式、不同規(guī)模的數(shù)據(jù)進行針對性存儲，從而提供智能化的科學(xué)分析決策，支持電能質(zhì)量分析、系統(tǒng)數(shù)據(jù)看板、實時報警服務(wù)等多種場景的功能與服務(wù)。

1" 相關(guān)工作

1.1" 數(shù)據(jù)接入與預(yù)處理

在供電系統(tǒng)監(jiān)控管理的過程中，集成分析平臺每天將面臨著數(shù)十GB級的增量數(shù)據(jù)，多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)信息和龐大的數(shù)據(jù)吞吐量對數(shù)據(jù)平臺的實時交互承載能力提出了高要求。

1）非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。供電設(shè)備在線監(jiān)測采集的電流、電壓、功率和紅外溫度圖像等多源傳感器非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以準確地提供煤礦供電系統(tǒng)設(shè)備的狀態(tài)變化數(shù)據(jù)，為設(shè)備狀態(tài)評估診斷提供重要依據(jù)。

2）狀態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估。數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估能夠保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性。煤礦供電系統(tǒng)設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)大部分是來自多元傳感器的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)量大、種類繁多等明顯特征，且存在部分數(shù)據(jù)不完整、不可靠甚至出現(xiàn)錯誤的問題，特別是數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)在部分情況下會發(fā)生某種未知的錯誤異常，如通信異常、干擾性大、短暫失效等情況，過程監(jiān)控數(shù)據(jù)中或多或少存在部分無效值，影響數(shù)據(jù)分析與設(shè)備狀態(tài)診斷的結(jié)果。因此，必須進行適度的狀態(tài)數(shù)據(jù)質(zhì)量評估以提高并保證數(shù)據(jù)的有效性。

3）數(shù)據(jù)清洗。保證供電系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)分析效果的關(guān)鍵技術(shù)是數(shù)據(jù)清洗，也是數(shù)據(jù)預(yù)處理中不可缺少的關(guān)鍵一環(huán)。數(shù)據(jù)清洗的主要步驟是通過一系列數(shù)學(xué)分析方法，即聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等手段對相關(guān)數(shù)據(jù)進行再處理的過程，主要起到保證供電系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的有效性與科學(xué)性，補充部分缺少的重要數(shù)據(jù)等作用，從而符合相關(guān)數(shù)據(jù)分析的前提要求。

1.2" 礦山數(shù)據(jù)倉庫

平臺實現(xiàn)供電過程四遙數(shù)據(jù)、微機保護動作數(shù)據(jù)、智能傳感系統(tǒng)數(shù)據(jù)等多源信息接入，這些異構(gòu)的礦山信息是供電系統(tǒng)狀態(tài)評估和診斷的重要參考信息，為監(jiān)測信息的可視化、設(shè)備狀態(tài)判識、故障診斷和融合分析提供重要的數(shù)據(jù)支撐[5]。因此，針對這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)需要采用信號處理、關(guān)聯(lián)性分析、文本挖掘等技術(shù)實現(xiàn)海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的計算和處理，建立礦山供電設(shè)備多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一描述方法、高通量數(shù)據(jù)訪問和分布式多級異構(gòu)存儲環(huán)境下的數(shù)據(jù)存儲容災(zāi)技術(shù)，形成安全、高效的礦山數(shù)據(jù)倉庫[6]。

圖1為礦山數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)，平臺針對礦山供電系統(tǒng)的數(shù)據(jù)特征進行分析，提出適應(yīng)不同礦山感知子系統(tǒng)數(shù)據(jù)類型的高效數(shù)據(jù)存儲管理礦山數(shù)據(jù)倉庫[7]。

1.3" 數(shù)據(jù)管理與服務(wù)

面向礦山供電系統(tǒng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、分布式存儲和實時/離線分析等服務(wù)的管理需求，建立了包括供電數(shù)據(jù)接入、實時數(shù)據(jù)計算和預(yù)處理、分布式數(shù)據(jù)存儲、離線數(shù)據(jù)計算、設(shè)備健康狀態(tài)分析和故障診斷模型、數(shù)據(jù)安全機制在內(nèi)的針對多場景、多設(shè)備的平臺管理服務(wù)。

1）數(shù)據(jù)接入管理。礦山供電設(shè)備海量運行監(jiān)測實時數(shù)據(jù)和歷史全量數(shù)據(jù)的高并發(fā)接入和管理服務(wù)。

2）數(shù)據(jù)存儲管理。供電監(jiān)測數(shù)據(jù)分布式存儲策略、數(shù)據(jù)劃分管理[6]、分布式文件策略管理。

3）算法模型工具管理。管理采用信號處理、特征值計算處理、機器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)模型分析方法建立供電系統(tǒng)設(shè)備數(shù)據(jù)統(tǒng)計算法與告警分析模型，以便于根據(jù)不同診斷分析場景選擇所需模型。

4）數(shù)據(jù)訪問管理。對用戶注冊、數(shù)據(jù)訪問權(quán)限、敏感操作和日志記錄等設(shè)置系統(tǒng)安全性的操作行為進行數(shù)據(jù)訪問權(quán)限管理。

1.4" 數(shù)據(jù)分布式計算

針對礦山供電設(shè)備運行海量監(jiān)測數(shù)據(jù)的特點，需要采用內(nèi)存計算技術(shù)（如Spark）、即時查詢技術(shù)（如Impala）、實時流處理技術(shù)（如Storm）和并行批處理技術(shù)（如MapReduce）相融合的計算框架。實時流處理技術(shù)處理數(shù)據(jù)具有效率高、速度快、可靠性高等優(yōu)點。并行批處理技術(shù)處理數(shù)據(jù)具有負載性均衡、可靠性高、數(shù)據(jù)獨立等特點。礦山供電設(shè)備數(shù)據(jù)的狀態(tài)分析可以根據(jù)不同任務(wù)需求與時間處理要求采用不同的數(shù)據(jù)分析技術(shù)；供電設(shè)備數(shù)據(jù)評估與告警分析需要處理大量歷史數(shù)據(jù)，可采用并行處理技術(shù)；設(shè)備異常告警及音視頻影像傳輸對數(shù)據(jù)的實時性要求較高，可采用實時流處理技術(shù)。

1）基于Kafka的高吞吐消息隊列計算。利用Kafka構(gòu)建統(tǒng)一消息收集平臺，單節(jié)點支持上千個節(jié)點和每秒百兆字節(jié)吞吐，支持副本冗余、流量負載均衡。

2）基于Storm的流式實時計算框架。基于Storm框架的實時數(shù)據(jù)處理，適用于礦山流數(shù)據(jù)的處理。Storm支持多種編程語言，對基于Storm的二次應(yīng)用開發(fā)提供簡易、可靠的支持。

3）基于Spark Streaming的流式實時計算框架?；赟park的流數(shù)據(jù)處理計算框架，具有高云吞吐量和高容錯性的特點，支持多種框架的輸入，如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和簡單的套接字等。

2" 系統(tǒng)總體設(shè)計

基于大數(shù)據(jù)分析的煤礦供電系統(tǒng)安全智能管控系統(tǒng)總體架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)交互層和應(yīng)用接口層（圖2）。

2.1" 數(shù)據(jù)采集層

系統(tǒng)數(shù)據(jù)主要來自煤礦安全開采多場景下的傳感器數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)規(guī)則和波形信號等。數(shù)據(jù)通過Netty等物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議傳輸。

2.2" 數(shù)據(jù)存儲層

平臺支持MySQL、Redis、Influx DB數(shù)據(jù)庫，MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫負責(zé)分析處理后的數(shù)據(jù)，Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫用于處理實時數(shù)據(jù)及高頻訪問數(shù)據(jù)等，Influx DB時序數(shù)據(jù)庫用于處理歷史數(shù)據(jù)，存放海量的過程數(shù)據(jù)。

2.3" 數(shù)據(jù)交互層

平臺采用分布式數(shù)據(jù)庫引擎混合的計算框架，統(tǒng)一接入中央變電所配電柜、分布式智能感知系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、各級變所子系統(tǒng)、點巡檢系統(tǒng)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，利用供電安全狀態(tài)知識庫維護的知識與算法規(guī)則，提供面向大規(guī)模礦山數(shù)據(jù)實時計算，對采集的實時數(shù)據(jù)進行各級配電設(shè)備的保護狀態(tài)分析、電能質(zhì)量分析、異常告警、能源消耗等數(shù)理統(tǒng)計分析。

2.4" 應(yīng)用接口層

開放應(yīng)用接口模塊是向外提供數(shù)據(jù)處理中心的相關(guān)接口，如告警分析、統(tǒng)計報表、能耗統(tǒng)計和數(shù)據(jù)導(dǎo)入等多種數(shù)據(jù)交互接口，支持接口定制化開發(fā)。面向井上、井下多個高壓變電所供電設(shè)備，數(shù)據(jù)平臺通過開放應(yīng)用接口提供查詢類和交互類服務(wù)。實現(xiàn)設(shè)備運行數(shù)據(jù)實時監(jiān)測與數(shù)據(jù)顯示、異常狀態(tài)告警、控制操作、數(shù)據(jù)記錄存檔功能、電度計量和報表打印、權(quán)限管理和曲線存儲與圖顯等功能平臺應(yīng)用服務(wù)接口。

3 供電設(shè)備數(shù)據(jù)集成分析系統(tǒng)

3.1 輔助分析計算

傳統(tǒng)供電系統(tǒng)保護整定計算大多采用人工方式，存在較多問題：由于供電系統(tǒng)復(fù)雜、計算效率低且容易出錯；供電系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生變化，重新計算工作量大；整定規(guī)則設(shè)計的不合理容易引起保護器動作異常，容易造成多級開關(guān)越級跳閘事故。在煤礦安全集控平臺建設(shè)的基礎(chǔ)上，設(shè)計研發(fā)輔助分析計算模塊，提高供電狀態(tài)計算分析的科學(xué)性和計算效率。

1）自適應(yīng)整定計算。平臺設(shè)計了繼電保護自適應(yīng)整定計算功能，提供輔助整定計算服務(wù)，知識庫集成整定計算規(guī)則，提供輔助計算界面和工具，實現(xiàn)保護裝置整定的輔助計算[8]，提高整定計算的科學(xué)性和計算效率，避免手工計算整定值考慮因素不足和出現(xiàn)錯誤的情況。

2）供電質(zhì)量分析。電能質(zhì)量是描述供電系統(tǒng)性能和安全性的統(tǒng)稱，通常用系統(tǒng)的電壓來進行衡量。電能質(zhì)量問題分布廣泛、形式多樣，具體體現(xiàn)在用戶設(shè)備使用異?；蛘咂渌娏栴}，大部分的原因是電流、電壓、頻率偏差。主要包括：頻率偏差、電壓偏差、功率因數(shù)、三相電壓不平衡度、諧波（波形畸變）、電壓波動與閃變、暫時過電壓與瞬態(tài)過電壓。

3.2 設(shè)備狀態(tài)智能診斷

在平臺集成數(shù)據(jù)特征分析及智能診斷模式識別算法，針對供電系統(tǒng)應(yīng)用場景和多源感知信息；研究主成分分析、流行學(xué)習(xí)、稀疏表示方法，實現(xiàn)特征空間的敏感化表達；針對設(shè)備狀態(tài)的多因素、多參數(shù)關(guān)聯(lián)問題，研究針對供電設(shè)備安全狀態(tài)分析的多源特征參數(shù)分析與融合表示方法；融合礦山變配電系統(tǒng)狀態(tài)知識庫與深度數(shù)據(jù)特征，挖掘設(shè)備狀態(tài)與多源感知數(shù)據(jù)深層隱含的映射關(guān)系，建立供電系統(tǒng)狀態(tài)實時分析與故障診斷模型與系統(tǒng)。

4 系統(tǒng)實現(xiàn)

4.1 環(huán)境部署

平臺基于大數(shù)據(jù)管理體系，通過建立一定數(shù)量的節(jié)點集群來進行分析統(tǒng)計，包括部署Netty、Zookeeper及Kafka等計算組件。分布式的節(jié)點硬件配置選擇8核3.6 GHz CPU、32 GB內(nèi)存、2 TB硬盤，選用CentOS 7 64位系統(tǒng)，同時部署組件版本為JDK 1.8。

4.2" 功能展示

基于大數(shù)據(jù)分析的煤礦供電系統(tǒng)安全智能管控系統(tǒng)能夠支持各變電所“四遙”服務(wù)、能耗統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)報表等多場景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析要求，各變電所的“四遙”服務(wù)如圖3、圖4所示，可根據(jù)篩選條件進行實時數(shù)據(jù)查看。

5" 結(jié)論

本文針對煤礦工業(yè)大數(shù)據(jù)實時分析的需求，設(shè)計基于大數(shù)據(jù)分析的煤礦供電系統(tǒng)安全智能管控系統(tǒng)，采集、存儲、處理和分析煤礦供電安全生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，面對不同形式、不同規(guī)模的數(shù)據(jù)進行針對性存儲，從而提供智能化的科學(xué)分析決策，支持電能質(zhì)量分析、系統(tǒng)數(shù)據(jù)看板、實時報警服務(wù)等多種場景的功能與服務(wù)。

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