一、实时状态监测需求
（一）多参数精准监测
运维公司需要 GKD 矿用低压柜具备对多种关键参数的精准实时监测能力。通过高精度传感器，对柜内的电流、电压、功率、频率等电气参数进行动态监测，及时掌握设备的用电负荷变化情况。同时，监测开关触头、母排等部位的温度，利用红外测温、光纤测温等技术，在温度异常升高时迅速预警，避免因过热导致设备损坏或火灾事故。此外，对柜体内部的湿度、局部放电信号、机械振动等参数也需实时监测，湿度监测可防止因潮湿环境引发绝缘性能下降，局部放电监测能提前发现绝缘缺陷，机械振动监测则有助于判断操作机构等部件的运行状态，设备处于良好工况。
（二）可视化监测界面
为便于运维人员直观了解设备运行状态，GKD 矿用低压柜应配备智能化的可视化监测界面。该界面可采用触摸屏或通过连接监控中心的大屏幕，以图形、图表、数据报表等多种形式，实时展示各项监测参数的变化趋势、历史数据以及设备运行状态信息。例如，以三维模型展示柜体内部结构，显示温度异常区域、故障部件等，使运维人员能够快速定位问题，提高运维效率。同时，界面应具备友好的交互功能，支持运维人员通过触摸、鼠标操作等方式，查询详细数据、设置监测参数阈值等。
二、智能故障诊断需求
（一）故障预测与预警
基于实时监测数据，运维公司期望 GKD 矿用低压柜具备智能故障预测与预警功能。利用大数据分析、机器学习等技术，对设备运行数据进行深度挖掘和分析，建立故障预测模型。通过对历史故障数据和正常运行数据的学习，提前识别潜在的故障隐患，并在故障发生前发出预警信号。例如，当监测到某一电气参数的变化趋势符合某种故障模式时，系统自动发出预警，提示运维人员进行检查和维护，将故障消除在萌芽状态，减少突发故障对生产的影响。
（二）快速准确的故障定位与诊断
当故障发生时，GKD 矿用低压柜的智能化系统应能够快速准确地定位故障位置，并诊断故障原因。通过对多个监测参数的综合分析，结合故障诊断算法和专家系统，自动判断故障类型，如短路故障、过载故障、绝缘故障、机械故障等。同时，提供详细的故障分析报告，包括故障发生的时间、位置、可能的原因以及对设备和系统的影响程度等信息，为运维人员提供清晰的故障处理思路，缩短故障排查和修复时间，降低停电损失。
三、远程控制与运维需求
（一）远程操作功能
为提高运维效率和响应速度，运维公司要求 GKD 矿用低压柜支持远程控制功能。通过可靠的通信网络，如工业以太网、5G 等，运维人员能够在监控中心或远程终端，对低压柜进行分合闸操作、参数设置、保护定值调整等远程控制。例如，当井下某个区域的用电负荷发生变化时，运维人员可远程调整低压柜的输出参数，实现电力的合理分配；在设备出现故障需要隔离时，可远程分断相应的开关，避免运维人员频繁下井操作，提高工作安全性和效率。
（二）远程运维与管理
除远程操作外，GKD 矿用低压柜还应具备远程运维与管理功能。运维公司可通过远程方式对设备进行软件升级、系统配置更新等维护工作，无需现场操作。同时，系统能够自动记录设备的操作日志、故障记录、维护记录等信息，并上传至云端数据库，方便运维人员随时查询和分析。此外，支持远程视频监控功能，运维人员可通过摄像头实时查看低压柜的现场运行情况，进一步掌握设备状态，实现的远程运维管理。
四、数据管理与分析需求
（一）大数据存储与管理
GKD 矿用低压柜产生的大量监测数据、操作数据、故障数据等，需要进行高效的存储和管理。运维公司要求设备具备大容量的数据存储能力，可采用本地存储与云端存储相结合的方式，数据的安全性和完整性。同时，建立完善的数据管理系统，对数据进行分类、整理、备份等操作，便于数据的查询、调用和分析。例如，按照时间、设备编号、数据类型等维度对数据进行索引，方便运维人员快速检索所需数据。
（二）数据分析与决策支持
利用数据分析技术，对存储的大量数据进行深度挖掘和分析，为运维公司提供决策支持。通过分析设备的运行数据，了解设备的性能变化趋势，评估设备的健康状况，制定合理的维护计划，实现预防性维护，降低维护成本。同时，分析用电数据，优化电力调度方案，提高能源利用效率，降低能耗成本。此外，通过对故障数据的分析，总结故障规律，为设备的改进和升级提供参考依据，提高设备的可靠性和稳定性。
