监测参数覆盖：实现电气参数（三相电流、电压、功率因数、漏电电流）、机械状态（断路器分合闸位置、操作机构振动）、环境参数（柜内温度、湿度、瓦斯浓度）及健康状态（触点温度、绝缘电阻）的全维度监测，采样频率≥1Hz，数据准确率≥99%；
异常感知能力：对过流、过压、漏电、温升超限、机械卡涩等故障的识别覆盖率≥95%，预警响应时间＜100ms。
远程运维：支持地面终端对井下开关柜的远程监控、参数设置（如保护定值调整）、分合闸操作（需授权），减少井下巡检次数≥60%；
预测性维护：基于设备健康度评估（0-100 分）和剩余寿命预测（误差≤10%），生成针对性维护计划，将非计划停机时间缩短≥50%。
防爆兼容：新增智能元件满足 Ex dⅠ 隔爆认证或 Ex iaⅠ 本安认证，不降低原开关柜的防爆等级；
防误操作：通过指纹认证、操作流程锁闭、远程授权等机制，杜绝误操作（如带负荷拉闸），操作记录可追溯。
能效分析：计算各回路能耗、功率因数，识别低效运行设备（如空载率＞30% 的电机），助力节能改造；
协同决策：与矿山综合自动化系统（如 KJ90X）数据互通，为电网负荷调度、应急预案制定提供支撑。
电气参数监测：
电流 / 电压：采用隔爆型霍尔传感器（如 LA-100C，量程 0-600A，精度 ±0.5%），通过穿心式安装（不破坏主回路）采集电流；电压传感器（如 DCV-1000，精度 ±0.2%）并联于母线，监测线电压与相电压；
漏电与绝缘：集成本安型漏电传感器（分辨率 0.1mA）和低频信号注入式绝缘监测模块（量程 0-1000MΩ），实时监测接地故障与绝缘劣化。
机械与健康监测：
断路器状态：在操作机构加装磁阻式位置传感器（Ex iaⅠ），识别分合闸状态（响应时间＜5ms）；
触点温度：采用无源无线温度传感器（超高频 UHF 频段，测温 - 50~150℃，误差 ±1℃），粘贴于断路器动静触点、母线接头等关键部位；
振动监测：在柜体底部安装本安型三轴加速度传感器（量程 ±10g，采样率 1kHz），捕捉操作机构卡涩、螺栓松动等机械故障。
环境监测：
柜内部署隔爆型温湿度传感器（SHT30-Ex，-40~85℃，0~95% RH）和瓦斯传感器（催化燃烧式，0~100% LEL，精度 ±3%），触发阈值可设（如瓦斯＞0.5% LEL 报警）。
数据预处理：对传感器数据进行滤波（剔除脉冲干扰）、校准（温度补偿）、归一化处理，压缩数据量≥50%；
实时决策：运行本地化算法，实现：
阈值判断（如电流＞1.2 倍额定值触发预警）；
简单故障诊断（如 “三相电流不平衡 + 中性点漂移→接地故障”）；
控制逻辑执行（如瓦斯超限自动分闸）；
存储与缓存：本地存储近 72 小时数据（容量≥16GB），断网时缓存数据，联网后自动补传。
边缘到环网：采用 “光纤为主，无线为辅” 的混合方案 ——
固定开关柜（如中央变电所）通过隔爆型光纤收发器（Ex dⅠ）接入井下工业以太网环网（传输速率 100Mbps，时延＜50ms）；
移动或偏远区域开关柜（如掘进面）采用本安型 LoRa 网关（传输距离 3km，抗干扰），通过无线中继接入环网；
环网到地面：井下环网经防火墙（隔爆型）连接至地面核心交换机，数据传输采用 AES-256 加密，安全性；
冗余设计：关键链路采用双光纤备份，单点故障时自动切换（切换时间＜50ms），通信可用性≥99.9%。
数据存储：
时序数据库（如 InfluxDB）存储监测数据（写入速度≥10 万条 / 秒，保存周期≥3 年）；
关系数据库（如 MySQL）存储设备台账、操作记录、故障案例（≥10 万条）；
AI 算法引擎：
故障诊断模型：基于随机森林算法，融合电气、机械、环境数据，故障识别准确率≥92%；
寿命预测模型：采用 LSTM 神经网络，结合运行时长、负荷特性、环境应力，预测断路器、接触器等部件剩余寿命；
能耗分析模型：计算单位产量能耗、负荷率，识别节能空间；
服务接口：提供标准化 API（RESTful），支持与矿山 ERP、MES 系统对接。
运维管理系统（Web 端）：
实时监控：开关柜三维可视化（可旋转、剖切），关键参数仪表盘（电流曲线、温度热力图）；
故障管理：自动生成故障工单（含定位、原因分析、处理建议），闭环跟踪（完成率≥95%）；
维护计划：基于设备健康度（0-100 分）自动生成工单，支持人工调整与派单；
移动运维 APP：
支持 Android/iOS 系统，功能包括报警推送（短信 + APP 通知）、扫码巡检、远程授权操作、维护记录上传；
决策大屏：
展示全矿开关柜运行状态（在线率、健康度分布）、能耗统计、故障 TOP5 分析，辅助管理层决策。
实时状态监控：平台动态显示各开关柜的电流、电压、温度等参数，异常时以颜色（红 / 黄 / 绿）标注，支持单柜详情查询（如 “10# 开关柜 A 相电流 180A，超过额定值 160A，持续 5 分钟”）；
多维度预警：
一级预警（轻微异常）：如温度偏高（＞60℃），仅平台提示；
二级预警（异常）：如三相不平衡＞10%，推送至运维 APP 并短信通知；
三级预警（紧急故障）：如漏电电流＞30mA，触发声光报警、自动分闸，并通知值班领导；
预警准确率：通过 AI 算法过滤干扰信号（如电机启动冲击），误报率≤1%。
远程操作：授权人员通过指纹 + 密码认证后，可远程执行分合闸、保护定值修改等操作，操作记录自动存档（不可篡改）；
五防闭锁：系统内置 “防误操作逻辑”，如 “断路器未分闸时，隔离开关无法操作”，杜绝违规操作；
操作追溯：操作（本地 / 远程）记录包含操作员、时间、操作内容、结果，支持审计追溯（保存≥5 年）。
智能诊断：AI 算法融合多源数据诊断故障类型，如：
症状：A 相电流骤升→过流保护动作→触头温度骤升→诊断为 “A 相短路”；
症状：操作机构振动异常 + 分闸时间延长→诊断为 “弹簧疲劳”；
定位精度：故障定位至具体部件（如 “3# 开关柜断路器 B 相触头”），准确率≥90%；
处理建议：系统自动匹配历史案例，推送处理方案（如 “更换触头，参考工单 ID:2023051201”）。
健康度评估：基于部件老化模型（如接触器电寿命 = 10 万次 - 已动作次数）和实时状态，计算开关柜健康度得分（0-100 分），80 分以上为 “健康”，60-80 分为 “预警”，60 分以下为 “需维护”；
寿命预测：预测关键部件（断路器、母线、绝缘件）剩余寿命（单位：月），误差≤10%；
维护优化：结合矿山生产计划（如 “月底检修窗口期”），智能调整维护工单，减少对生产的影响（计划停机时间缩短≥30%）。
能耗监测：统计各开关柜、各回路的日 / 月 / 年耗电量，计算单位产量能耗（如 “掘进面每米耗电量”）；
低效设备识别：自动标记功率因数＜0.85、空载率＞30% 的设备（如 “5# 水泵空载运行 2 小时 / 天”），推送节能建议；
负荷优化：基于历史数据预测未来 24 小时负荷曲线，建议调整用电高峰（如 “避开 8-10 点电网高峰，将破碎机启动时间调整至 12 点”），降低变压器损耗。
现状调研：排查现有开关柜型号（如 GGD 矿用型）、数量、运行年限，评估改造可行性（如柜体结构是否支持传感器安装）；
方案设计：制定传感器布置图（如每柜安装 3 个温度传感器）、通信拓扑图、平台功能清单，明确改造后达到的指标（如故障预警准确率≥90%）；
设备选型：采购符合 MA 认证的传感器、边缘终端（如 KT37-Ex）、平台软件（如矿山专用配电监控系统），兼容性。
选取试点：选择井下中央变电所 2 台开关柜（1 台进线柜、1 台馈线柜）进行改造，验证方案可行性；
传感器安装：在隔爆腔体内加装传感器（不破坏防爆面），如：
电流传感器穿心安装于进线电缆；
温度传感器用耐高温胶粘贴于母线接头；
边缘终端固定于柜体外侧（Ex dⅠ 认证）；
系统部署：搭建局部监控平台，测试数据采集、传输、显示功能，优化传感器安装位置（如调整振动传感器方向提高数据质量）。
批量改造：按试点方案改造剩余 48 台开关柜，每周改造≤5 台（避免影响生产），每台改造时间≤8 小时；
网络优化：完善井下通信网络（如新增 2 个 LoRa 中继），开关柜数据稳定上传；
平台升级：扩展地面平台功能，接入全矿数据，训练 AI 故障诊断模型（用试点阶段数据优化算法）。
系统调试：测试各项功能（如远程分合闸、故障预警），通过率≥95%；
性能测试：进行负载测试（模拟 50 台柜同时上传数据）、故障注入测试（模拟短路故障，验证诊断准确率）；
人员培训：对运维人员开展 3 期培训（理论 + 实操），掌握平台操作、故障处理（如 “收到温度预警后如何排查”）；
验收交付：按改造方案指标验收（如远程运维覆盖率 100%），交付技术文档（操作手册、原理图）。
安全效益：井下巡检次数减少 60%，降低人员暴露风险；故障预警提前 2-4 小时，避免 1-2 起潜在短路事故（每起损失约 50 万元）；
经济效益：非计划停机时间缩短 50%，年增加发电量约 10 万 kWh（按 0.5 元 /kWh 计，增收 5 万元）；维护成本降低 40%，年节省人工成本 15 万元；
管理效益：实现配电系统数字化管理，数据自动统计分析，报表生成时间从 2 天缩短至 5 分钟，提升管理效率。
防爆安全：改造过程中严格遵守《煤矿安全规程》，传感器安装不得破坏隔爆接合面（间隙≤0.2mm，长度≥25mm），完工后需重新做防爆检测；
电磁兼容：新增电子设备需通过 EMC 测试（如抗干扰等级达到 IEC 61000-4-4 4kV），避免对原有保护装置产生干扰；
权限管理：远程操作需严格授权（如矿长、总工、运维班长三级权限），防止误操作；
持续优化：每季度分析平台数据，优化 AI 模型（如新增故障案例提高诊断准确率），持续提升系统性能。
