设，实现露天矿资源数字化、采选生产过程智能控制、智能生产 管理与执行等，实现矿山全流程的少人化、无人化生产。 （3）投产后，逐步建设工业大数据分析平台，充分挖掘数据 潜在价值，实现过程参数优化、生产流程优化、数字仿真优化、 设备故障智能诊断、经营决策优化等。 （三）选煤厂智能化总体设计 1.总体技术要求 智能化选煤厂可参考图 2 所示技术架构，划分为设备层、控制 层、执行层、决策层四层。设备层主要包括机电设备及检测仪表、 现自动确定锚护位置、自动钻孔、自动铺网等。 多机协同控制系统：采用掘进工作面设备群和人员精确定位系统， 实现设备间相对位置的精确监测和安全防护，不同设备之间实现智能协 同控制。 装备状态监测及故障诊断系统：掘进、锚护、运输等设备具备完善 的单机状态监测和故障自诊断功能。鼓励有条件的煤矿建设掘进工作面 综合监测系统，实现各设备状态的实时监测。 视频监测系统：掘进头和各转载点应设置高清摄像仪，具备视频增 强功能，鼓励采用 专栏 3：智能采煤系统 采煤机智能截割系统：采煤机具备启停、牵引速度和运行方向的 远程控制，实现运行工况及姿态检测、机载无线遥控、精准定位、记 忆截割、“三角煤”机架协同控制割煤、远程控制、故障诊断和环境安 全联动控制，鼓励利用机载视频、无线通信、直线度检测、智能调 高、防碰撞检测、煤流平衡控制等技术，实现采煤机智能控制。 液压支架自适应支护系统：工作面液压支架具备远程控制、自动

3-2 智能化煤矿信息基础设施考核评分表 项目 名称 基本要求 标准 分值 评分方法 得分 主干网络 ① 工业控制主干网络和视频监控主干网络传输速 率不低于 10000Mbps；满足环网保护，网络故障 重构时间不大于 30ms；矿用有线主干网络设备支 持 Ethernet/IP、PROFINET、MODBUS—RTPS 等 工业以太网协议；支持 5G 承载网与工业以太网融 合。 20 查现场和资料。不 Ethernet/IP、PROFINET、MODBUS —RTPS,EPA 等工业以太网协议。 15 查现场和资料。不 符合要求或功能的 1 处扣 5 分。 ② 井工煤矿实现 5G 独立专网，在外部网络故障或 断开时，系统应能安全、稳定运行；在采掘工作 面、井下配电室等关键场所就近部署，实现大数 据传输、高清视频的上传和远程操控等功能，至 少 2 处关键场景实现 5G 应用。露天煤矿 4G/5G 制器，能实现单系统或单设备的远程自动控 制、工况在线监测、故障诊断功能。 10 查现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 2 分。 ⑤ 具备顶板临时支护功能，实现锚杆作业流 程自动化。 10 查现场和资料。不符合要 求或功能的 1 处扣 5 分。 ⑥ 支护设备具有自动确定锚护位置、自动钻 孔、自动铺网、自动安装锚杆（索）、工况 在线监测及故障诊断等功能。 5 查现场和资料。不符合要

• CSV格式 • 用户可自定义表头（需提供对应文档） • XLS格式 • XLSX格式 丰富数据接口 系统通过对大量数据接口及文件 格式的兼容，可链接多种实时、离线 数据，从而满足故障诊断客户初次加 装、二次改造升级、数据分析服务等 多种业务需求。 11 石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 A I 智 慧 发 力 BigData 深 度 赋 能 12 石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 拖拉拽模型构建 交互式建模分析 深度优化算法库30+ 模型管理/发布可视化 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学 习建模 模型评估 批量/实时预测 故障监测诊断 能耗优化 客户精准营销 工业安防 工业仿真 驾驶行为分析 文本分类 话题发现 中化AI 智慧发力 石化装备AI管理—数据核心流程 人工智能、大数据智慧发力，智能诊断及定位，精准预测 定制化业务逻辑 • 历史数据导入 • 多数据来源兼容 • 自定义数据格式 • 特征提取算法 • 时域、频域分析 • 多种AI模型 • 模糊判断 • 可陪着故障树 • 规则自动生成 • 模糊判断 • 可陪着故障树 • 规则自动生成 • 人员管理 • 维修决策 • 设备管理 15 智能监控 智能分析、诊断、预测 石化装备AI管理方案特色 大数据分析 提供决策依据

条件复杂，该地区形成了“重实用、求实效”的地质条件极复杂中小 型煤矿智能化建设模式。例如，四川嘉阳煤矿推进“5G+智能矿山”， 建成了采煤、掘进、供电、排水、运输等多系统智能化，实现了地面 控制工作面自动跟机率高达 95%，设备故障率显著降低，检修时间同 比下降 80%，单日生产人员从原 63 人减至 8 人，人均工效提升至 406 吨/工；青海能源鱼卡煤矿重点突破大倾角综放智能化工作面建设， 同步对架空乘人、轨道机车等多种辅助运输进行智能化改造，突出实 场景应用，实现了“地质辅助生产”到“地质指导生产”的转变，对 推动全国煤矿智能化透明地质保障系统建设具有重要的示范意义。 4.设备全生命周期管理平台提升了煤炭开采设备的安全保障能 力。全生命周期管理平台融合数字孪生、故障预测与健康管理（PHM） 等技术，通过构建“设计-制造-运维-报废”全流程数字化管控体系， 实现设备从“出生”到“退役”的全过程智能管控，推动设备安全管 理模式从被动抢修向主动预防的变革。例如，中国煤科王坡煤矿建设 理模式从被动抢修向主动预防的变革。例如，中国煤科王坡煤矿建设 的设备全生命周期管理平台，整合了采掘、运输、提升等 8 大类 386 台套关键装备的实时运行数据，具备“自感知-自诊断-自决策”能力， 实现了设备状态实时感知、故障智能预测、维护自主决策的闭环管理， 有效提升了设备安全保障能力。 （三）技术装备持续迭代升级 煤矿技术装备伴随着智能化建设取得多方面重大突破，科技创新 成果覆盖了智能地质保障、智能掘进、智能采煤、智能主运输、智能

场安装流程，提高了部署效率，使得设备能够快速并网，显著缩短施工周期，更好地适应当前市场环 境；最后，通过更多技术的集成应用，如一簇一管理来解决电池不一致性的短板效应，提高能量转换 效率，减少故障损失率，并使系统性能显著提高。 趋势三，构网型储能的渗透率有望大幅提升。随着新能源发电占比持续增长，电力系统对稳定性 存在着更高要求，构网型储能在应对新能源高渗透率带来的电力系统稳定性挑战方面具有显著优势， 念，没有簇间木桶效应，大幅提升了储能系统的全生 命周期充放电量；效率方面，热管理空间小、单柜独立温控，更容易根据实际项目工况实现温控选型 和运行策略上的优化设计，效率表现更佳；在故障损失方面，单柜相对独立，单一故障损失更小，故 障维修时间更短。同时，工商业储能一体柜大多采用模块化设计，更容易实现PCS与电池的隔舱设计， 在热失控早期因电池舱室内可能存在较高浓度的可燃气体，进行直流侧分断保护时，可以更好降低因 应用的关键。现有的安全技术通过电气保护、电芯级监控、柜体消防系统等保证电站安全。未来，这 些技术将向更智能化、集成化的方向发展。例如，通过引入先进的传感器和人工智能算法，监控的颗 粒度变小，实现对储能系统的实时监控和故障预测；通过将电芯、柜体以及场站的消防系统更好的集 成，来提高对火灾的响应速度和处理能力。 其四，BMS、PCS、EMS高度集成。BMS、PCS和EMS的软件集成是提高储能系统性能和可靠性 的关

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 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 关键场景： 设备状态感知与风险预警： 清洁能源电站、储能电站等基础设施投资巨大，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。 运行状态，在第一时间处理故障，对提升系统可靠性而言意 义重大。 微电网保护与控制： 微电网与大电网的共存改变了传统配电系统的架构与运行模 式，交直流、高低压电网的协同增加了控制的复杂性。为减轻 调度压力，部分平衡管理能力需下沉至微电网，基于供能特性 和负荷需求优化运行，最大化利用清洁能源。同时，微电网需 具备运行状态监控、故障识别与隔离等操作，以提升微电网供 电可靠性，避免故障造成连锁反应。

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 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 关键场景： 设备状态感知与风险预警： 清洁能源电站、储能电站等基础设施投资巨大，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。 运行状态，在第一时间处理故障，对提升系统可靠性而言意 义重大。 微电网保护与控制： 微电网与大电网的共存改变了传统配电系统的架构与运行模 式，交直流、高低压电网的协同增加了控制的复杂性。为减轻 调度压力，部分平衡管理能力需下沉至微电网，基于供能特性 和负荷需求优化运行，最大化利用清洁能源。同时，微电网需 具备运行状态监控、故障识别与隔离等操作，以提升微电网供 电可靠性，避免故障造成连锁反应。

活性。 智能分析。利用大数据、人工智能等新兴技术对收集到的 大量数据进行深入挖掘和建模。通过对海量数据的处理和分析， 揭示出生产过程中的模式和趋势，根据历史数据预测未来的生 产情况，减少设备故障和停机时间，优化生产工艺，提高资源 利用率，推动生产过程的整体智能化升级。 知识复用。利用工业互联网实现对生产运行中的数据、机 理、专家经验、工业模型等工业知识的沉淀和重构，提高工业 知识的 持续监测，使运维管理从静态巡检转向动态预测，基于实时采 22 集的运行数据，结合人工智能分析和历史趋势对潜在风险进行 预警，提高设备维护的前瞻性和精准性。远程运维则依托云边 协同计算，实现专家在线诊断、智能工单调度与远程故障处置， 降低现场作业频次，提高维护效率。国家管网集团上线工程一 体化管控平台，实现对管网工程建设全链条、全流程、全生命 周期的线上管理，数字化协同全面嵌入油气储运各类设计规则、 算法，支持在 测困难等问题。随着大数据分析技术的发展，油气生产智能化 水平显著提升，可通过实时监控，结合历史运维数据与设备运 27 行模型，识别异常工况并预测故障趋势，优化检维修策略，从 被动维护转向预测性维护，降低非计划停机损失。挪威国家石 油采用基于机器学习的设备维护解决方案，依托算法和模型预 测和预防设备故障，帮助工程师减少大量的重复性监测工作， 它可以识别图片、声波和其他数据集中的复杂模式，数小时即 可完成过去数周才能完成的工作，年节省成本约

和典型应用场景，加速新技术、新装备、新模式的推广。该政策将推动人工 智能技术在关键设备故障诊断、生产过程精准控制、安全环保智能管理等场 景的深度应用。 重塑产业竞争力 《实施方案》明确提出推动人工智能与铜业的深度融合，支持打造龙头企业 打造智能矿山、智能工厂等典型场景。通过AI技术优化关键设备故障诊断、 生产过程控制和安全管理，推动铜企运行效率有望提升20-30%，显著减低单 位能 工的协同 效率。传统大钻机每班仅能完成1个长孔，而采用“一拖三钻机”每班可打3 个长孔，单班钻孔总长度从70米提升至210米，生产效率提高了25％。同时， 设备维护成本和用工成本大幅降低，动力故障导致的停机事故频率减少超70 ％，操作人员的安全作业系数也显著提升。 矿业智能化建设洞察报告 Insight Report on Intelligent Construction of Mining

从电力供需平衡来看，储能的 “削峰填谷” 及季节性调节效能 显著，优化资源配置，提升利用效率，缓解生产与消费的时间 矛盾，减少能源浪费。 2) 储能对电网稳定性和可靠性的提升作用关键。可快速响应电网 波动与故障，维持稳定运行，为关键设施提供应急电源，增强 电网韧性； 3) 在整合可再生能源方面，鉴于风能、太阳能的间歇性，储能可 平滑出力波动，提升其并网能力，解决弃风弃光问题，稳固可 再生能源的主体地位。预计 借助氢的高能量密度及灵活转化特性，拓展储能时长边界。 现阶段我国电化学储能领域磷酸铁锂电池占据主导地位，不过单一 的磷酸铁锂技术路线存在固有短板，而混合储能恰能有效弥补。当某一 储能技术突发故障或失效，其他配套技术可及时顶上，持续保障能源的 存储与释放，维持系统稳定运行。 目前，锂电池混合其他技术路线的项目应用已逐渐落地，多种新型 储能技术相互配合，以契合多元场景需求。根据 GGII，2024