矿山电气自动化设备的节能减排智能控制方法分析

1 矿山电气设备能耗与排放的关键问题分析

当前矿山电气设备在能源利用与环境保护方面面临多重技术瓶颈，这些问题的存在严重制约了行业可持续发展进程。首先，能耗监测体系存在明显缺陷，多数矿区仍采用人工抄表与定期巡检的传统方式，难以获取设备实时运行数据。部分传感器设备老化严重，导致电能计量误差偏大，无法准确反映破碎机、提升机等关键设备的实际能耗曲线。这种数据采集的滞后性与不完整性，使得能耗分析工作缺乏可靠依据，直接影响节能方案的制定效果。

设备运行效率低下问题普遍存在。矿山作业中通风、排水等系统常采用恒速运行模式，无法根据实际工况动态调整功率输出。例如井下通风机在低负荷时段仍保持全速运转，造成大量无效电能损耗。同时，多台设备联动时缺乏智能调度机制，设备空转待机时间占比过高，这种粗放式管理导致整体能效水平长期处于低位状态。

在排放控制方面，现有治理技术难以满足环保新要求。除尘设备更新换代滞后，部分矿区仍在使用机械振打式除尘器，其过滤效率已无法应对细颗粒物处理需求。更值得注意的是，设备运行产生的谐波污染未得到有效治理，这些高频电流不仅造成电网功率因数下降，还会引发电气设备异常发热，形成安全隐患与能源浪费的恶性循环。

电网结构不合理进一步加剧了能源损耗。矿山供电系统中感性负载占比较大，普遍存在无功功率补偿不足现象。虽然部分企业安装了并联电容器进行集中补偿，但缺乏动态调整能力，在设备负荷波动时无法实现精准补偿。这种状况导致输电线路损耗显著增加，特别是长距离低压配电线路的线损问题尤为突出。

设备维护管理机制不健全直接影响节能减排效果。矿山企业普遍重视生产任务完成度，却忽视设备能效状态的持续监测。电动机轴承磨损、液压系统泄漏等常见故障未能及时处理，导致设备长期带病运行。这种维护滞后现象不仅缩短设备使用寿命，还会造成能耗水平逐年攀升，形成"能耗增加-维护成本上升-能效降低"的负面循环。

2 基于智能控制的节能减排方法研究

2.1 多模态数据融合的能耗动态感知模型

矿山电气设备能耗动态感知的核心在于构建多维度的数据采集与分析体系。该模型通过布置在设备关键节点的多类型传感器，实时采集电流、电压、温度、振动等多模态运行数据，如同为设备安装全天候的健康监测仪。在井下提升机系统中，电流传感器与热成像仪的组合应用，既能捕捉电机工作时的电能消耗，又可发现轴承过热等异常状态，这种多维数据交叉验证显著提升了监测可靠性。

数据特征提取环节采用自适应滤波技术，有效区分设备正常运转与异常耗能模式。例如对破碎机的振动信号进行频谱分析时，系统能自动识别出因锤头磨损导致的低频谐波分量，这种特征提取能力为能耗异常定位提供了技术支撑。通过建立设备运行状态与能耗特征的映射关系库，系统可快速判断当前能耗水平是否处于合理区间。

多源信息融合算法是模型的核心创新点，采用改进的 D-S 证据理论实现异构数据的协同分析。当通风机电机出现三相电流不平衡时，系统不仅结合电压波动数据进行故障诊断，还会关联相邻传感器的环境温湿度读数，综合判断是电气故障还是环境因素导致的异常耗能。

动态感知模型的应用显著优化了设备能效管理。在选矿厂球磨机控制案例中，系统通过融合电机功率、物料流量和轴承温度数据，构建了负载-能耗动态曲线。当检测到磨矿浓度下降时，模型自动触发转速调节指令，使设备功率输出与处理量保持最佳匹配。这种智能调节相比传统恒速运行模式，在保证处理效率的同时显著降低了无效能耗。

该模型还创新性地引入时序预测机制，通过长短期记忆网络（LSTM）对设备能耗趋势进行预判。针对排水系统的周期性工作特点，系统能提前2 小时预测水泵集群的能耗峰值，自动启动错峰运行策略。这种前瞻性调控不仅减轻了电网瞬时负荷压力，还通过优化设备启停顺序延长了关键部件使用寿命，实现了节能与设备维护的双重效益。

2.2 深度强化学习驱动的设备协同优化控制策略

矿山设备协同优化控制的核心在于建立具备自主决策能力的智能控制系统。该系统将每台设备视为智能体，通过深度强化学习算法模拟人类决策过程，在不断试错中寻找最优控制策略。以井下排水系统为例，智能体通过持续监测水仓水位、水泵功率、电网负荷等多维数据，自动学习在不同工况下的最佳启停组合与转速配比，这种动态调整能力显著超越了传统定时控制模式。

该策略的算法实现包含三个关键环节：首先构建包含设备状态、环境参数、能耗特征的多维度状态空间，这相当于为控制系统配备全景感知能力；其次设计兼顾节能目标与运行稳定的奖励函数，当系统在降低能耗的同时保证排水效率达标时，将获得正向激励；最后通过深度神经网络建立状态-动作映射关系，使控制系统能自主生成优化控制指令。这种学习机制类似于游戏 AI 的成长过程，随着经验积累，系统控制精度持续提升。

在多设备协同场景中，系统创新性地采用分层决策架构。上层协调器负责全局能耗分配，通过分析生产计划与实时电价信息，制定各工序的能耗预算；下层控制器则专注于单设备能效优化，在预算约束下调整运行参数。以破碎机组控制为例，系统能根据矿石硬度变化，动态分配各破碎机的处理负荷，既避免设备过载又减少空转损耗。

该策略在工程应用中展现出独特的适应性优势。面对矿山作业中常见的工况突变，系统通过在线学习机制持续更新控制策略。当通风系统检测到巷道粉尘浓度异常时，强化学习模型会自主调整风机转速与除尘设备联动参数，在确保空气质量的前提下实现最低能耗运行。这种实时响应能力使控制系统能有效应对设备老化、负载波动等复杂工况，保持优化效果的持续性。

实践数据表明，该控制策略在设备协同优化方面具有显著优势。对于包含运输、破碎、分选等多工序的生产线，系统通过智能调度使关键设备的负载匹配度提升，无效运行时间缩短。特别是在峰谷电价时段，系统能自动调整高能耗设备的作业时序，充分利用电网负荷低谷期的低成本电能。这种智能化的能源管理方式，为矿山企业构建了兼顾生产效率与节能减排的动态平衡机制。

结语

综上所述，研究构建了基于多源信息融合的智能控制系统，通过引入自适应调节算法实现设备运行参数的实时优化，采用动态模糊控制策略提升负载匹配效率，结合分布式传感器网络建立能耗全景监测平台。工程实践表明，该控制系统在保持设备稳定运行的同时，有效降低了电能消耗和污染物排放水平，通过设备启停优化和功率因数校正，提升了能源利用效率。

参考文献

[1]陈银田.浅谈智能化技术在矿山电气工程自动化控制中的应用.智能城市应用,2023

[2]蒙长荣.PLC 技术在矿山电气自动化控制中的应用分析.水电水利,2019

[3]帆康.矿山中电气自动化系统中的能效管理与优化策略.机械与电子控制工程,2024