(70页PPT)智慧矿山数据中台建设及管控一体化平台建设方案(附下载方式)

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资料解读:智慧矿山数据中台建设及管控一体化平台建设方案

详细资料请看本解读文章的最后内容

煤矿行业背景与智慧矿山建设必要性

我国煤炭行业经过多年发展已形成13个亿吨级煤炭能源基地,包括神东、陕北、黄陇、晋北、晋中、晋东、蒙东(东北)、两淮、鲁西、河南、冀中、云贵和宁东基地。截至2018年底,全国安全生产证照齐全的生产煤矿达3373处,总产能35.3亿吨/年,另有1010处煤矿处于建设阶段。煤矿按开采方式可分为井工煤矿和露天煤矿两大类,其中井工煤矿的生产工艺流程包括掘进、采煤、运输、提升、洗选等主要环节,以及通风、压风、排水、供电等辅助系统。

然而,当前煤矿行业面临诸多痛点:各子系统数据孤立难以融合;安全监测系统仅能事后响应,缺乏预警机制;系统间协同联动不足;大数据分析应用欠缺。这些问题的存在使得建设智慧矿山成为行业发展的必然选择。在国家"两化融合"政策推动下,智慧矿山建设既是世界能源科技发展趋势,也是我国能源结构升级调整的迫切需要。

智慧矿山定义与建设规划

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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