智能化工厂供配电系统运行监测与优化控制研究

引言

智能制造已经成为提升行业产能的主要路径，供电系统是制造业动力供应的主体，其运行的稳定程度和效率决定了生产制造的效率以及安全性。近来，厂区用电量持续增长，电气质量问题层出不穷，原有供电设备在检测、维护等方面的问题越发凸显。新型智慧工厂的建设给电力系统注入新的生长红利，以数字化、智能化的方式实现全过程掌控电源运行情况。然而，大部分制造业企业供用电系统的现状仍然是集中式的管理和人工作为的参与，全系统的优化、自动预警很难实现。为此，本文在理论的基础上，对当前运行监测的影响进行了分析，提出了综合化的调控优化策略，旨在为制造企业的智能安全用电、节能高效和持续发展提供实践的参考。

1 智能化工厂供配电系统运行监测与优化控制的理论基础与发展背景

供配电系统是一切工厂生产活动的源动力，它的工作质量关系到工业生产过程的稳定性与生产效率、产品质量，以及制造装备和生产设备的可靠与安全。随着工业 4.0 和智能制造的发展，在供配电系统具有将电力传输和分配的基本功能外，它还被赋予了诸如信息数据采集、监控管理、优调控制等高层次的新型要求。可以说，现代供配电系统的发展并不是简单地实现了电力电子技术、传感测控网络、通信协议、智能优化算法等手段的使用，而是它们交融到一起的产物。

2 智能化工厂供配电系统运行监测中存在的突出制约与技术

2.1 监测体系结构分散导致信息传输与融合效率不足

很多制造企业的电力供给以及供电控制网，往往都会分成几个相对独立的部分，如电能计量、继电保护装置、变电所自动控制等，没有统一的设计理念。这种相互分离的规划方式将会延长信息传输的路径，降低了实时精确度及数据的同步性。不同部门间数据格式不一样、通信协议不一样，信息融合速度慢，更不利于掌握整个系统综合运作情况。特别是遇到电力负荷变化大和电网发生事故等时候，因延迟性和信息贫乏，使得传统检测技术无法及时使操作员作出正确的决策，极易引发误机或者停电危险。

2.2 运行数据质量参差限制了状态评估与故障诊断精度

要对供配电系统的工作状况进行判断评价就需要有价值和实时的信息做基础。但在实际工业现场，传感器准确性不稳定、采样不频繁以及外来电磁噪音等因素存在，导致获得的数据噪声较多，影响操作关键参数的可靠性。例如电压短时降低、谐波畸变或能量冲击等特殊异常情况，获得错误的数据会造成故障诊断工作状态分析失效。某些数据的缺失或是较晚，对智能分析的技术效果造成干扰，数据质量不精确就影响了实时监控系统的有效作业，以及人工智能模型在发电供电业中的进一步发展与应用，因此改善数据的搜集与预处理的技术是关键。

2.3 控制方式单一难以支撑多维度优化与复杂工况响应

目前大部分工厂主要依赖人工控制或者单变量调节的方式进行用电的控制。这样的方式并不能满足复杂的工作要求和实现综合配合、动态调整的目标。随着制造业的快速发展和制造业装备的种类越来越多，对供电的要求不仅仅是安全要求，同时增加的稳定、节能、环保等诸多因素。虽然单一层面的管理方式往往满足不了要求，使得工作效率低下，电能质量不稳定、设备过载等一连串问题出现。

当碰到突发性的负荷压力或电网的冲击时，常规的管理方式一般会滞后且不具备预测能力和灵活度，反映出，实现智能化的、多重目标的管理方案已是供电供网的必然发展趋势和工业实现全面智能化升级的关键。

3 智能化工厂供配电系统运行监测与优化控制的实施路径与创新模式

3.1 构建融合物联网与大数据的实时监测体系

为解决监测体系分散和数据融合效率低的问题，应在供配电系统中引入物联网架构，将各类传感器、测量装置与通信模块通过高速网络连接，实现信息的统一采集与传输。利用边缘计算对原始数据进行预处理，能够减少传输延迟，提升实时性。在数据层面，通过大数据平台完成多源异构数据的清洗、存储与融合，确保运行信息的完整性与可用性。该体系不仅能够实现对电压、电流、谐波及温度等多维参数的实时监测，还可为智能分析与控制提供高质量的数据基础。

3.2 引入人工智能驱动的状态预测与故障预警机制

在高复杂度的供配电系统中，人工智能技术能够有效提升状态预测与故障预警的水平。通过机器学习算法对历史运行数据进行建模，可以识别电能质量异常、电气设备老化以及潜在过载风险。深度学习模型则能够捕捉复杂非线性特征，实现对谐波畸变、短时电压扰动等隐性问题的精准识别。基于预测结果，系统可以提前生成预警信号，提示运行人员采取预防性措施，避免突发故障对生产造成损失。此外，结合专家系统与知识图谱，可建立面向供配电设备的健康管理机制，实现从被动维护向主动预测性维护的转变。

3.3 构建以能效提升为导向的多目标优化控制策略

供配电系统的优化控制需要兼顾安全性、经济性与可持续性。在智能化工厂背景下，可以通过多目标优化方法实现这一目标。具体而言，通过负荷预测与优化调度，将电力资源在不同工段与时段内合理分配，避免峰值负荷集中造成的能效下降。同时，结合无功补偿与需求响应机制，提升功率因数与电能质量，减少电能损耗。在控制策略中引入绿色低碳理念，鼓励可再生能源的接入与储能系统的应用，实现供配电系统与绿色制造的协同发展。

结语：智能化工厂供配电系统的运行监测与优化控制是实现现代制造业高效运转的重要基础。通过分析理论基础与发展背景，可以看出该领域正处于由传统分散化模式向智能化集成化方向发展的关键阶段。当前存在的监测体系分散、数据质量不足与控制方式单一等问题，制约了供配电系统运行效率与安全水平。针对这些制约因素，本文提出构建物联网与大数据支撑的实时监测体系、引入人工智能驱动的状态预测与预警机制、实施以能效为导向的多目标优化控制策略。

参考文献：

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