岗位及重要设备实现智能无人操控，建成安全、节能、环保的智能 化选煤厂。 二、煤矿智能化总体设计 智能化煤矿将人工智能、工业互联网、云计算、大数据、机 器人、智能装备等与现代煤炭开发技术进行深入融合，形成全面 感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的 智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安 全保障、经营管理等全过程的智能化运行。新建煤矿及生产煤矿 应根据矿井建设基础，制定科学合理的煤矿智能化建设与升级改 工煤矿、露天煤矿开展智能化建设可参考图 1 所示技术架构。 4 图 1 智能化建设参考技术架构 （一）井工煤矿智能化总体设计 1.总体技术要求 井工煤矿应建设智能化综合管控平台，围绕监测实时化、控 制自动化、安全本质化、管理信息化、业务协同化、知识模型化、 决策智能化的目标进行相应的业务模块应用设计，实现煤矿地质 勘探、巷道掘进、煤炭开采、主辅运输、通风、排水、供液、供 电、安 上下各系统实现“监测、控制、管理”的一体化及智能联动控制。 （2）智能地质保障系统 基于“数据驱动”“数字采矿”的理念，将地质数据与工程数据进 行深度融合，采用地质数据推演、地质数据多元复用、地质数据 智能更新等方法，研究建立实时更新的地质与工程数据高精度融 合模型，实现矿井地质信息的透明化。推广智能采掘工作面的随 采智能探测、随掘智能探测与监测的技术装备，鼓励积极研发应 用智能钻探、智能物探、智能探测机器人等新技术与新装备，形

...................................................................................... 69 1.5.6.4 实时大数据技术 .................................................................................... 69 1.5.6 .................................................................................... 72 1.5.7.2 系统实时性指标 .................................................................................... 72 1.5.7.3 时，通过就地面板无法进行操作，只能浏览； BMS 支持本地手动操作模式，现场人员可通过显示屏或上位机操作受控部件的工 作状态及修改系统运行参数； BMS 提供就地显示屏，操作界面为中英文。显示屏可清晰显示各项实时运行数 据、实时故障数据、历史故障数据、报警和保护信息等； BMS 开放电池告警与保护动作定值参数修改，能通过就地和远方修改定值参数； BMS 电池变化上送信息给 PCS 和监控系统的阈值可设定； BMS

风、排水、运输等各大系统集成到综合管理平台。 15 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 2 分。 合计：得分+加分= 2.智能化煤矿信息基础设施 智能化煤矿应建设高速高可靠的通信网络，满足数据、文 件、视频等实时传输要求，其中矿井主干网络带宽应不低于 lOOOMbit/s,大型矿井主干网络带宽应不低于 lOOOOMbit/s,主干 网络优先采用有线网络或 5G 网络，分别布设井下与地面环网， 网络设备支持 符合要求或功能的 1 处扣 3 分。 项目 名称 基本要求 标准 分值 评分方法 得分 数据服务 ① 具有全面的数据元分类属性、产生层次及交互 层次规范，对于文件类型，采用 FTP 实现；对于 实时音视频数据交互，采用 SIP、RTP 和 RTSP 协 议实现；对于标准工控类设备数据的釆集与控制 釆用 OPC 接口标准实现；对于环境监测类数据、 井下人员数据、非标准机电设备监测控制类等数 分。 ③ 具备完善的综合保护装置，能够根 据监测结果实现综合保护装置的智能 联动。 9 查现场和资料。不符合要求或 功能的 1 处扣 3 分。 ④ 主运输系统中沿线煤流应实现分布 状态实时监测，实现煤流平衡，同时 具有系统自检功能。 9 查现场和资料。不符合要求或 功能的 1 处扣 3 分。 ⑤ 多条输送带搭接，则实现多条输送 带的集中协同控制，能够实现无人值 守、智能控制功能。

感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 数据、先进算力与智能化算法，实现海量工业数据的实时采集、 高效传输、精准分析和智能反馈，形成覆盖全产业链、全价值 2 链的新型工业网络协同制造与服务体系，推动传统产业加快转 型升级、新兴产业加速发展壮大。 近年来，工业互联网在实体经济数字化转型中扮演着愈发 工业系统全方位深度融合形成的产业和应用生态，是工业智能 化发展关键的综合信息基础设施”。工业互联网是以机器、原 材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础， 通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处 理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织变革。 放眼全球，各工业大国均出台了工业互联网领域的顶层战 略，加快推动工业数字化转型与智能化发展，强化工业核心竞 争 术，工业互联网能够对生产环境中各种参数实现实时感知，全 天候监测如温度、压力、流量、化学成分等关键参数，并统一 汇聚到中央控制系统，实现生产过程中每个参数的高可视性、 高透明度，确保潜在风险与异常情况及时发现和响应。 网络协同。通过工业互联网实现各个生产环节和部门之间 的高效协作。利用网络将不同地点的数据和计算资源进行整合 7 和治理，实现跨部门、跨区域的实时数据共享，各部门可以实 时获取生

新型电力系统将会遵循电学的基本理论和物理规律，这是不会变的。但是基于机电系统转动惯量 的稳定理论，受到系统转动惯量小，将不足够承担以新能源为主体的新型电力系统的稳定。 新型电力系统是基于电力电量的实时平衡的系统平衡理论，是“无限大”的功率、 “无限多”的 能量的动态随机平衡。 电量平衡 有功功率平衡 无功功率平衡 频率稳定 电压稳定 功角稳定 传 统 电 力 系 统 新 型 电 力 配电网 + 微电网一全息镜像系统 18 数字数据 镜像孪生体 外观形态 + 拓扑关联关系 数字孪生电网 站 物 理 电 网 ： 主 网 、 配 电 网 、 微 电 网 信息、状态 实时 计算交互 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 设 备 系 统 物理电网 线 路 数据、 口运行导航决策：透明电网运行决策关键技术 电力行业正积极探索大模型 技术在发电、输电、配电、用电等全环节的深度融合。 口 我国电力大模型研发已从理论探索进入规模化应用初期，在设备巡检、新能源预测等领域成效显著 , 但仍需突破数据共享、实时计算、安全可信等技术瓶颈。未来随着政策支持和跨领域合作深化，电 力大模型有望成为新型电力系统的“智能中枢” , 助力实现“双碳”目标与能源革命。 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER

电池簇管理系统 由电路设备构成的实时监测与管理系统，有效地对电池簇充、放电过 程进 行安全管理，对可能出现的故障进行报警和应急保护处理，保证 电池安 全、可靠、稳定的运行。BCMU 是系统的中间层级，向下收集电 池管理单 元(BMU)信息，并向上层系统(BAMS)提供信息。 4 4 序号 术语 定义 8 电池堆管理系统 是由电子电路设备构成的实时监测与管理系统，对整个储能电池堆的 实现箱内/箱间/均衡； f) 防环流抑制策略：通过黄金电阻，设计防环流预充电路，克服电池簇直接并联的环流问题； g) 采用 BMS 保护三级架构系统，实现对电池/PACK/电池簇/电池系统的实时监测/告警/保护； h “ ” ）采用非步入式单边开门设计，支持肩并肩、背靠背以 田 方式进行拼接，可减少现场占地面积以及 节省初始投资成本。 3.1.2 运行环境要求 a) 工作温度：-30～+50℃; SOH，并将所有信息上传给电池簇单元层 BAMS；采用 CAN2.0 总线通 信 方式。 第三层 （顶 层） BAMS（总 控制器单 元） BAMS 通过 BCMU 上传的电池实时数据进行实时显示、数据计算、性 能分 析、报警保护等处理，并实现与 PCS、储能监控后台系统(EMS)进行联 动控制，根据输出功率要求及各组电池的 SOC 优化负荷控制策略，保 证所有电池组的最优化。

合提升自平衡能力。清洁能源场站的生产运营将实现设计、管 理、控制、交易四个闭环。即电站的设计建设模式转变为以数 据和仿真模型为基础的根因分析，进而生成设备技改或策略改 进计划，为管理维护环节提供支持；电站运行中对设备的实时 控制从目前的启停和故障复位，转变为基于设备健康度的生产 风险预控；在交易环节通过功率预测与价格预测做好智能排程 与风光储协同控制，充分挖掘风光场站的出力灵活性潜力，实 现收益提升。 11 ，运行状态随气 象变化、调度指令等因素频繁变化，随之带来安全性问题。特 别是电化学储能等设施存在一定风险性，一旦出现故障不仅 会造成经济损失，甚至会造成严重安全事故。因此需要基于数 智化技术实时感知储能系统自身运行状态、环境参数及电网信 息，确保设备安全稳定运行；进而基于积累的历史运行数据， 在出现异常时及时预警，识别原因，规避风险。 无人巡检与应急响应： 大型集中式电站多位于偏远地区，难以依靠人力完成日常巡 3年间，陆上风电全球平均度 电成本已下降70%，实现平价上网，但海上风电距离平价却仍 有差距2。要进一步挖掘清洁电力降本潜力，“数智化”有望 成为新的突破口。例如，基于对各个组件的实时监测和数据分 析，实时掌握风机的工况和发电性能，并结合风机的运行状态 和外部环境变化自动调整运行参数，从而提升发电效率、延长 设备寿命。 优化用能方案： 峰谷分时电价、绿电绿证交易等电力市场化机制支持用户通过

合提升自平衡能力。清洁能源场站的生产运营将实现设计、管 理、控制、交易四个闭环。即电站的设计建设模式转变为以数 据和仿真模型为基础的根因分析，进而生成设备技改或策略改 进计划，为管理维护环节提供支持；电站运行中对设备的实时 控制从目前的启停和故障复位，转变为基于设备健康度的生产 风险预控；在交易环节通过功率预测与价格预测做好智能排程 与风光储协同控制，充分挖掘风光场站的出力灵活性潜力，实 现收益提升。 11 ，运行状态随气 象变化、调度指令等因素频繁变化，随之带来安全性问题。特 别是电化学储能等设施存在一定风险性，一旦出现故障不仅 会造成经济损失，甚至会造成严重安全事故。因此需要基于数 智化技术实时感知储能系统自身运行状态、环境参数及电网信 息，确保设备安全稳定运行；进而基于积累的历史运行数据， 在出现异常时及时预警，识别原因，规避风险。 无人巡检与应急响应： 大型集中式电站多位于偏远地区，难以依靠人力完成日常巡 3年间，陆上风电全球平均度 电成本已下降70%，实现平价上网，但海上风电距离平价却仍 有差距2。要进一步挖掘清洁电力降本潜力，“数智化”有望 成为新的突破口。例如，基于对各个组件的实时监测和数据分 析，实时掌握风机的工况和发电性能，并结合风机的运行状态 和外部环境变化自动调整运行参数，从而提升发电效率、延长 设备寿命。 优化用能方案： 峰谷分时电价、绿电绿证交易等电力市场化机制支持用户通过

通系统与楼宇自动控制技术深度融合的产物，逐渐演进为独立的技术体系[�][�]。 暖通智控基于物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析、边缘计算和建筑信息模型（BIM）等数字化技术，是实现 对HVAC系统全流程实时监测、智能分析与自适应调控的综合体系[�][�]。其核心目标在于保障室内环境健康舒适、 提升系统运行安全和可靠性，实现能源效率最大化、并优化全生命周期运营成本。 从功能边界上看，暖通智控系统覆盖 研究与实践表明，引入基于先进传感器与智能算法的智控系统，可实现��%至��%的综合节能率，同时有效延长 设备寿命，实现从被动运维向预测性运维的转变[�]。 暖通智控通常采用分层架构： ●感知层：传感器与采集设备，实时获取环境与设备工况数据； ●通信层：基于 BACnet（Building Automation and Control Networks，楼宇自动化与控制网络）、Modbus、 KNX（Konnex） （三）楼宇自动化系统（BAS）阶段（����s‒����s） 进入��世纪��年代，楼宇自动化系统（BAS）开始兴起并快速发展。尤其是直接数字控制器（DDC）与开放通信协议 推动了楼宇自动化的快速发展。 DDC控制器可以实时采集温度、湿度、压力等传感器信号，经微处理器运算后输出数模控制信号，实现了从测量到 执行的全数字化。大型商业建筑逐渐引入集中监控计算机与多路DDC终端的分布式架构，替代了传统的独立模拟 系统。B

定底限值时 当负荷高于设 定底限值时 当负荷低于设 定底限值时 负荷监测 负荷监测 负荷监测 设定负荷限值 用户生产计划及负荷实时监测 储能系统充电 储能系统放电 储能系统充电 16 2）为防止电池充电过程中****公司主变负荷过大，可对负荷进行实时监测， 设定负荷底线值，储能系统充放电控制策略见图 2-11 所示。具体如下: 电价处于谷价: a) 当 P 用户＜P 负荷限值时，储能系统进行充电，这时储能系统的功率 负荷限值时，储能系统进行充电，这时储能系统的功率 P 储能=P 负荷限值－P 用户; b) 当 P 用户＞P 负荷限值时，储能系统不工作，这时储能系统的功率 P 储能=0。 备注:其中 P 用户表示用户的实时功率;P 负荷限值表示设定的负荷限值，防止超出该用户容 量限值;P 储能表示储能的功率。 图 2-11 储能系统运行控制策略 17 18 2.3 储能系统运行收益计算 计算条 件 的电压、温度采集，电池串的均衡判断。对电池模组的充放电状态实时监控和均衡 电芯保障模组的相同性，为电池模组的充分充放电创造条件。 2.5.1.1.1.1.2 储能变流器（PCS） 实现储能电池与交流电网之间双向能量转换的系统。包括 AC/DC 双向变流电 源模块、控制器、及电气保护装置。 2.5.1.1.1.1.3 能量管理系统（EMS） 负责对储能系统各子系统工作状态进行实时监测，及实现对储能系统的能量调