智能技术在工厂供电系统中的应用

引言

工厂供电系统作为工业生产的动力源泉，其稳定运行和高效管理直接关系到企业的生产效率与经济效益。传统工厂供电系统存在设备状态感知滞后、故障响应不及时、能源浪费严重等问题。智能技术，如物联网、大数据、人工智能等的飞速发展，为工厂供电系统的革新带来了契机。通过在供电系统中融入智能技术，能够实现对供电设备的全方位实时监测、精准故障诊断、能源消耗的优化控制以及智能化的系统管理，从而提升工厂供电系统的整体性能，满足现代工业对供电可靠性和高效性的需求。

1 智能技术在工厂供电系统中的应用领域

1.1 智能监测

（1）全方位电力参数监测。在工厂供电系统的各个关键节点，如变压器、开关柜、配电箱以及重要用电设备处，密集部署各类智能传感器，包括电流传感器、电压传感器、功率传感器、电能质量传感器等。这些传感器以高频率、高精度实时采集电压、电流、有功功率、无功功率、功率因数、谐波含量等丰富的电力参数数据。例如，某汽车制造工厂在其供电系统中安装了具备 0.2 级精度的智能电表，能够精确测量各生产车间及设备的电力消耗情况；采用高精度的谐波传感器，可实时监测电网中高达 50 次的谐波分量，有效掌握电能质量状况。通过物联网技术，传感器将采集到的数据以无线或有线方式快速传输至数据采集与处理中心，为后续的分析与决策提供详实的数据基础。（2）设备运行状态监测。运用多种先进监测技术，对供电设备的运行状态进行全方位监测。利用红外热成像技术，对变压器、电缆接头、开关触点等易发热部位进行温度监测，通过分析温度分布及变化趋势，及时发现因接触不良、过载等原因导致的过热隐患。如在某钢铁厂配电站，通过安装红外热像仪，能够对变压器进行 24 小时不间断温度监测，当设备温度超过正常阈值时，系统自动发出预警信息。采用振动监测技术，通过在电机、变压器等设备上安装振动传感器，采集设备运行时的振动信号，依据信号特征判断设备是否存在机械故障，如轴承磨损、转子不平衡等。借助局部放电监测技术，利用超声波传感器、高频电流传感器等设备，检测高压设备内部的局部放电现象，实现对设备绝缘性能劣化的早期预警，有效预防绝缘击穿事故的发生。

1.2 故障诊断与预测维护

（1）基于大数据与人工智能的故障诊断。收集工厂供电系统长期运行产生的历史数据，包括正常运行数据和故障数据。利用大数据技术对这些数据进行清洗、整理和标注，构建故障样本库。采用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等，对故障样本库中的数据进行训练，建立故障诊断模型。当供电系统设备出现异常时，实时采集的数据输入到训练好的故障诊断模型中，模型通过对数据特征的分析和匹配，快速准确地判断故障类型和故障位置。（2）故障预测与预防性维护。除了故障诊断，利用人工智能技术还可以对供电设备的潜在故障进行预测，实现预防性维护。通过对设备运行数据的实时监测和分析，提取设备的运行特征参数，并利用时间序列分析、深度学习等算法，预测设备性能的变化趋势。当设备的运行参数偏离正常范围或出现异常变化趋势时，系统及时发出预警，提示维护人员对设备进行检查和维护。

1.3 智能控制

（1）自动化开关设备控制。在工厂供电系统中广泛应用智能型断路器、智能接触器等自动化开关设备。这些设备具备远程通信功能，可通过智能控制系统接收控制指令，实现对电路的自动通断控制。在应对突发电力故障时，智能控制系统能够依据故障诊断结果，迅速向相关自动化开关设备发送跳闸指令，精准切除故障线路，避免故障范围进一步扩大。（2）无功补偿与谐波治理智能控制。针对工厂供电系统中普遍存在的无功功率问题和谐波污染问题，采用智能无功补偿装置和智能谐波治理设备，并实现智能化控制。智能无功补偿装置通过实时监测电网的功率因数和无功功率变化情况，自动调整补偿电容的投入与切除，使电网功率因数始终保持在合理范围内（通常要求大于 0.9），降低线路无功损耗，提高电能利用效率。智能谐波治理设备则实时监测电网中的谐波含量，运用先进的电力电子技术和控制算法，如有源电力滤波器（APF），对谐波电流进行实时跟踪补偿，有效消除谐波对供电系统和用电设备的不良影响，保障电能质量。

2 智能技术在工厂供电系统中的应用发展趋势

2.1 深度融合5G 与工业互联网技术

随着 5G 技术的普及和工业互联网的快速发展，工厂供电系统将实现与 5G网络和工业互联网平台的深度融合。5G 网络的高速率、低时延、大连接特性，能够保障智能供电系统中大量数据的快速、稳定传输，实现对供电设备的实时远程控制和精准监测。通过接入工业互联网平台，工厂供电系统可与工厂的生产管理系统、设备管理系统等其他信息化系统进行全面互联互通，实现数据共享与业务协同。在智能调度方面，能够结合工厂整体生产计划和实时生产进度，更加精准地优化电力分配，提高能源利用效率；在设备运维方面，可利用工业互联网平台的大数据分析和人工智能服务，进一步提升故障诊断和预测的准确性，实现设备全生命周期管理。

2.2 人工智能技术的深化应用

人工智能技术将在工厂供电系统中得到更广泛、更深入的应用。深度学习算法将不断优化，能够对供电系统中更为复杂的数据模式进行学习和分析，进一步提高负荷预测的精度，提前一周甚至一个月准确预测工厂用电负荷变化，为优化调度提供更可靠的依据。在故障诊断领域，基于人工智能的图像识别、声音识别技术将与电力参数分析相结合，实现对设备故障的多模态诊断。例如，通过智能摄像头采集设备外观图像，利用图像识别算法检测设备是否存在变形、冒烟、放电等异常现象；借助声音传感器采集设备运行声音，运用声音识别技术判断设备是否存在机械故障噪音，结合电力参数的变化，实现对设备故障的快速、准确诊断。

2.3 分布式能源与微电网的广泛应用及协同发展

分布式能源在工厂中的应用将更加广泛，除了常见的太阳能光伏发电、风力发电外，生物质能发电、地热能利用等分布式能源形式也将逐渐在工厂中得到应用。同时，储能技术将不断创新和完善，储能成本进一步降低，储能容量和充放电效率大幅提升。分布式能源、储能系统与工厂供电系统将进一步融合形成微电网，实现工厂内部能源的自产自销和高效利用。

结语

随着人工智能技术的不断发展和应用，工厂供电系统将迎来更加广阔的发展前景。通过深度融合与创新、智能化升级与优化、自动化与智能化控制以及个性化与定制化服务等方面的努力，工厂供电系统将实现更高的运行效率、更低的运行成本和更多的价值创造，为企业和社会带来更多的经济和环境效益。

参考文献：

[1] 杨妍晔 . 工厂供电系统存在问题及改进措施的探讨 [J]. 中国设备工程 ,2021(17):104-105.

[2] 申晓波 . 工厂供电系统中的故障检测与自动恢复机制研究 [J]. 产业科技创新 ,2023,5(06):57-59.

[3] 方 明 明 . 工 厂 供 电 系 统 节 能 方 法 研 究 [J]. 科 技 创 新 导报 ,2019,16(16):23+25.