基于大数据分析的煤矿电气设备状态监测与预测  

作　　者：李兴松 袁林波 石文斌 

机构地区：[1]兖矿能源集团有限公司兴隆庄煤矿

出　　处：《电气技术与经济》2024年第6期313-315,共3页Electrical Equipment and Economy

摘　　要：本研究旨在解决煤矿电气设备状态监测和预测的问题,特别是在设备故障预防和维护决策方面。我们提出了一种基于大数据分析的方法,通过集成数据采集、处理与分析模块,以提高监测精度和预测可靠性。首先,数据采集模块从煤矿电气设备收集实时运行数据;其次,数据处理与分析模块采用先进的算法清洗和分析数据;最后,状态监测和预测模型模块基于处理后的数据,实施实时监测并预测潜在故障。实验结果表明,该系统能有效地预测电气设备的故障和性能下降,为煤矿的安全运营提供了强有力的支持。此方法的成功实施,显示了大数据技术在煤矿安全管理中的巨大潜力和应用价值。

关 键 词：大数据分析 电气设备监测 煤矿安全 

分 类 号：TD607[矿业工程—矿山机电] TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]