数字化工厂供配电系统的智能调控与能效管理研究

引言

在新一轮工业革命下，智能制造已经成为推动传统企业向现代企业化转型的重要推手。而供配电系统是否安全稳定运行以及如何高效运行对整个企业的安全生产、节能环保以及盈利水平均有举足轻重的作用。目前随着互联网技术、人工智能技术、大数据分析应用技术的不断进步，原来的供电设备正在逐渐呈现智能化和数据分析自驱动的特征。然而，在实际应用方面依然存在现场数据碎片化、设备感知能力不足、能效系统管控缺失的问题，从而制约着系统的稳定性和能效减排水平的提升。因此，研究面向智能制造生产线的智慧调控和能效管控方法，是贯彻落实能源结构转型和“双碳”目标的必要之举，也是实现智能制造长期可持续发展的重要需求。

1 数字化工厂供配电系统智能化发展的理论基础与技术逻辑

生产及动力供应系统数字化不仅承担着能源供应和输送功能，还是支撑工厂智能化运行的重要支撑系统。该系统的主要依据集中在自动控制科学理论、电气科学技术、信息化物联网技术方面。在电气自动控制科学的发展背景下，形成了分级分散化的管理体系，这样生产及动力供应系统才能具备实时监视和快速响应的能力。数字化供配电网中，感知网络通过采集电流、电压、频率、负载等运行数据，通过大数据分析、预测模型进行状态评估与运行优化。

2 数字化工厂供配电系统智能调控与能效管理的现实制约因素

2.1 系统结构复杂与多源数据融合不足造成运行监测瓶颈

数字化工厂具有“多电源、多层级、多节点”的发电机组、分发中心、生产线单元及众多分散性能源使用设备等电能供应与分配系统特征。“多电源、多层级、多节点”的网络架构设计虽然保证了供电灵活高效，也给整个系统的监视管理带来了巨大的挑战。不同层级间的通讯协议标准不一致、交互的数据格式未作统一要求，使得难以将各源头、各类型数据进行有效的整合；加之某些工厂的部分检测器检测到的信息更新速率过低，出现数据更新缓慢现象，无法满足快速变化条件下高频度的监视需求；海量信息的存储、传输、分析应用受到网络、计算能力等方面的限制，无法达到信息的实时、准确。

2.2 关键设备智能化水平偏低限制能效管理精准化实施

虽然很多数字化的生产设施已经更换或者升级了一些设备，但其最重要的电力设备，如变压器、开关等依旧使用传统版本，这样的设备只能够满足最基本的用电需求，但其智能属性却十分有限，有些设备无法提供详细的电能消耗数据，只能采集单向信息，没有实现多角度的状态感知功能，由于缺乏实时通讯和信息交换的功能，系统的优化算法难以获得足够的资料支持其运行，从而也限制了其效率管理的高级化进程。

2.3 能效评价体系与管理机制不完善削弱运行优化效果

虽然很多数字化的生产设施已经更换或者升级了一些设备，但其最重要的电力设备，如变压器、开关等依旧使用传统版本，这样的设备只能够满足最基本的用电需求，但其智能属性却十分有限，有些设备无法提供详细的电能消耗数据，只能采集单向信息，没有实现多角度的状态感知功能，由于缺乏实时通讯和信息交换的功能，系统的优化算法难以获得足够的资料支持其运行，从而也限制了其效

率管理的高级化进程。

3 数字化工厂供配电系统智能调控与能效管理的创新路径

3.1 构建基于物联网与大数据的实时感知与预测平台

为解决监测数据分散与响应滞后的难题，必须依托物联网与大数据技术，建立覆盖全域的实时感知与预测平台。在感知层面，通过部署智能传感器、智能电表和边缘计算节点，实现对电压、电流、功率因数、设备温度等关键参数的高频采集，并利用 5G 通信技术提升传输的稳定性与低延迟。在数据层面，平台需引入大数据存储与清洗技术，对多源异构数据进行统一建模与融合，确保信息的一致性与完整性。在应用层面，结合机器学习算法与时间序列预测模型，对电能需求、负荷变化及潜在故障风险进行前瞻性分析，从而支撑更精准的调度决策。

3.2 融合人工智能算法的动态调控与故障自愈机制

人工智能技术为供配电系统的动态优化提供了坚实的支撑。通过深度学习与模式识别，系统能够建立负荷预测模型，对不同生产工况下的用电需求进行提前预判，并实时调整电能分配，提高电网运行的灵活性和稳定性。在能效管理方面，AI 驱动的优化算法可结合运行数据进行能耗建模，自动识别高能耗环节并提出优化策略，实现精准节能。同时，故障自愈机制通过人工智能辅助诊断，对异常信号进行快速识别与定位，并触发备用线路或冗余设备进行自动切换，大幅缩短恢复时间。该机制还可通过自学习不断优化故障处理方案，形成动态迭代能力，使系统具备自适应和自修复的特性。

3.3 完善以能效提升为导向的综合管理与评价体系

在技术优化之外，管理与评价体系的完善是实现能效提升的重要保障。首先，应构建覆盖发电、配电、用电等环节的多维度能效指标体系，既关注整体能耗水平，也细化到设备、工序及区域的能效表现，做到“横向可比、纵向可追”。其次，引入全过程的动态评价机制，借助数据平台实时更新能效指标，形成即时反馈，推动持续改进。再次，可结合区块链技术确保能效数据的真实性与透明度，避免人为篡改，增强评价结果的公信力。在制度层面，应明确能效管理责任主体，将能效评价结果纳入企业考核体系，形成奖惩分明的激励机制。

结语：数字化工厂供配电系统的智能调控与能效管理是工业智能化与绿色发展的重要方向。本文通过梳理理论基础与技术逻辑，剖析现实制约因素，提出了基于物联网、大数据与人工智能的创新路径，并强调了建立科学能效评价与管理机制的重要性。研究表明，智能调控与能效管理的深度融合不仅有助于提升工厂能源利用效率与运行安全性，还能为实现国家“双碳”战略提供有力支撑。

参考文献：

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