快速断电安全技术,是指当矿井低压供电系统发生短路故障或者漏电故障时,能快速切断电源或阻止能量向故障点馈送,以防止电火花或电弧外露而引燃、引爆瓦斯、煤尘,从而达到煤矿井下低压供电系统“全方位”防火、防爆的一种安全技术及其设备。快速断电安全技术包括快速短路保护技术、快速漏电保护技术和快速断电开关技术。为了达到“全方位”防火、防爆目的,快速断电安全技术要求对短路故障和漏电故障的精准识别时间须小于2ms,且快速断电开关的动作时间须小于1ms。快速断电安全技术是一种保障煤矿安全生产的技术手段,也是打造煤矿井下“本质安全型”低压供电系统的技术方法,是本文研究的技术目标。随着煤矿采掘设备的技术水平不断提高,井下供电系统也呈现出新的特点,一方面,井下用电设备对供电可靠性要求越来越高,一个更加安全、稳定以及高效的供电系统才能为生产“减人增效、减人增安”提供更好的技术支撑。另一方面,随着地面直流供配电技术不断成熟,配套设备不断完善,也使得煤矿井下供电系统直流化成为了可能,考虑到实际直流化改造进程,煤矿井下供电系统势必要经历一段长时间的交直流混合供电的过渡期,才能实现全直流化。而且变频器的大量使用加上考虑到未来井下交直流混合供电系统的应用,使得变频驱动系统成为目前和以后煤矿井下应用最广泛的供电系统。虽然变频驱动系统令煤矿生产变得更为高效与节能,但同时也为煤矿井下安全供电带来了新的问题及挑战,例如对变频驱动系统变频启动阶段的故障保护。同时煤矿井下127V供电系统,尤其是127V煤电钻（岩石电钻）系统,是煤矿井下人身接触最多、工作环境中最容易出现瓦斯超限状况的供电系统。所以如何做好对127V变频驱动系统的故障保护,是保证煤矿井下安全供电的重要课题之一。综上所述,本文以快速断电安全技术为技术目标,以煤矿井下交直流混合供电系统为研究背景,针对127V变频驱动系统,展开了研究和讨论。首先,本文通过研究现有地面电压等级序列制定规则,结合当前交直流混合供配电技术水平以及煤矿井下供电系统生产设备实际情况,分析了一种煤矿井下交直流混合供电系统电压等级序列原则,构造了一种基于“放射性供电”和“两端供电”的混合式交直流混合供电系统拓扑;并且针对煤矿井下的特殊工况,构建了一种基于模块化级联型SST拓扑结构。其次,针对煤矿井下127V变频驱动系统快速短路保护算法问题,利用深度学习技术,提出了基于深度学习的“无整定、自适应”的快速短路保护算法。同时,为了保证快速短路保护卷积神经网络模型算法的泛化性以及适用性,提出了基于对抗式直推式的迁移学习算法框架,通过源领域特征学习的共享与迁移对目标领域进行特征学习的复用,增强了模型对目标领域预测的准确性以及模型的适用性;而且,为了保证模型训练用数据具有有效的特征标签以及足够的数量,通过对煤矿井下127V变频驱动系统短路故障的暂态分析,得到了样本特征量,建立了快速短路保护卷积神经网络模型训练用数据集,并利用该数据集对快速短路保护卷积神经网络模型进行训练以及参数调整。最后,利用测试集数据,通过测试实验证明该方法对短路故障（包括变频启动阶段）判定的时间小于1ms,准确率高于99%,并且该方法做到了“全时域”保护,满足快速断电安全技术对快速短路保护的要求。同时通过模型性能评估和鲁棒性分析,证明了该方法应用于实际装置的可行性。第三,利用贝塞尔函数建立变频驱动系统传导共模电压干扰的理论模型,讨论了变频驱动系统造成传统快速漏电保护失效的机理。同时,通过对基于附加高频方波快速漏电保护法、基于零序电压分量快速漏电保护法和基于零序有功功率分量快速漏电保护法的详细研究和讨论,发现依据时域信号或者频域信号作为判据的快速漏电保护算法,都在系统变频启动阶段存在着保护“死区”,这使得上述算法无法对127V变频驱动系统提供“全时域”保护。应用深度学习技术,建立了快速漏电保护卷积神经网络模型,并通过对抗式直推式的迁移学习算法框架增强了模型的泛化性以及适用性,同时,通过类NIN系列模型的设计结构优化,大幅减少了模型内部参数量,降低了模型预测时间。通过对煤矿井下127V变频驱动系统漏电故障的暂态分析,得到了样本特征量,建立了快速漏电保护卷积神经网络模型训练用数据集,并利用该数据集对快速漏电保护卷积神经网络模型进行训练以及参数调整。最后,利用测试数据,通过测试实验证明,该方法对漏电故障（包括变频启动阶段）判定的时间小于1ms,准确率高于99%,并且该方法做到了“全时域”保护,满足快速断电安全技术对快速漏电保护的要求。同时通过模型性能评估和鲁棒性分析,证明了该方法应用于实际装置的可行性。最后,针对快速断电安全装置进行了设计。其中针对快速故障识别机构,设计了基于FPGA的卷积神经网络模型部署平台,同时对所提两种模型进行了相应的优化,保证了模型在实际应用中的性能。针对快速断电执行机构,设计了一种基于固态变压器的具有快速关断能力的逆变桥模块结构,并针对该设计进行了详细的理论分析和仿真验证,证明其切断故障的最长时间小于1ms。本文所提方法是对人工智能应用于煤矿井下继电保护的前瞻性研究,在保证煤矿井下继电保护“可靠性、选择性、灵敏性、速动性”的基础上,同时做到了“四性”的良好平衡;本文所提方法为保证煤矿井下安全供电提供了一定帮助,也为快速断电安全技术提供了新的研究方向与内容。