矿区电网作为矿山安全生产的生命线，其运行可靠性直接关系矿井安全与经济效益。随着大功率电牵引采煤机、重型刮板输送机等冲击性负荷密集接入，电网面临电压剧烈波动、谐波污染严重、保护误动拒动频发等技术难题。传统三段式保护定值僵化、判据单一，难以区分冲击负荷启动与真实故障，越级跳闸事故时有发生，严重威胁供电安全。 针对上述技术难点，本项目围绕“建模-分析-保护”技术主线，开展了系统性研究并取得三项创新成果：一是建立了考虑低电压穿越与功率时空分布的冲击负荷精细化动态等值模型，提出了改进的分层前推回代潮流算法，解决了传统算法在功率剧烈波动下的收敛性难题；二是创新引入LSTM-Attention神经网络构建故障预测引擎，建立融合故障严重度、系统脆弱度、环境威胁度的动态风险评估模型，实现了故障趋势的前瞻性预测与运行风险的实时量化；三是设计了“感知-预测-评估-决策”智能闭环自适应保护系统，提出了多判据融合的智能决策机制，实现了保护定值与逻辑的在线自适应调整。 项目成果具有显著先进性：保护动作时间由传统方案的20.8ms缩短至12.5ms，提速39.9%；误动率与拒动率均由2%左右降至0.5%以下；电压合格率由87.3%提升至96.5%，线损降低25.6%。该技术可广泛应用于煤矿、钢铁、轨道交通等具有冲击负荷场景的工业配电网，推广前景广阔。 经济效益方面，预计每年可为典型矿区减少越级跳闸事故3-5次，挽回停产损失360-600万元，节约电费及力调电费150万元。社会效益方面，成果有效提升了矿井供电安全水平，保障了井下人员与设备安全，为智能化矿山建设提供了核心技术支撑，推动了电力系统保护从“被动响应”向“主动防御”的范式变革，在工业特殊配电网保护领域达到国际先进水平。