节能降耗政策已经深入到全国各行各业,无论是政府还是企业领导层都很重视。国内煤矿企业是高能耗产业,从煤矿的生产、运输等环节都需要消耗大量的电能、水能以及压缩空气。节能主要从生产工艺、生产设备和生产管理三个方面着手。本课题针对生产管理节能,研发了一套自动采集动能能耗数据并进行能耗预测的动能能耗预测系统。该系统可以实现用电量、用水量、压缩空气压力、供水压力的实时监测,组态软件提供数据曲线分析、报警窗口、报表打印等。通过这些功能可以分析设备故障原因,了解能耗约束指标的完成情况。另外工作人员根据采集的数据,经过人工智能预测模型的计算,预测出今后一段时间的动能能耗情况,可以实现能源的合理调度和分配。文章先是结合能源使用情况以及煤矿企业发展现状提出了研究本课题的必要性,介绍了能耗预测的国内外研究现状,然后利用自动化采集技术、组态软件及人工智能技术对系统进行了整体设计。文章从系统的总体结构框架及通信方式、软硬件设计、一直到能耗预测模型的研究,完整且详细的介绍了系统的设计过程。在硬件设计部分,课题对可编程控制器、智能电表、传感器、变频器进行了选型和电气设计,并且还对系统变频调压原理以及电气设计中使用的抗干扰技术做了深入的研究。在软件设计部分,课题完成了智能电表Modbus通信协议、设备启动与保护、组态画面切换的PLC程序编写,还对分站嵌入版触摸屏和远程上位机进行组态软件设计,文章结尾对动能能耗预测模型的构建和改进做了详细的研究,最后采用了一种灰色算法与BP神经网络组合的预测模型,实现了对矿井动能能耗的仿真预测。