振动声学指纹在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 厂家
  • 国洲电力
振动声学指纹在线监测企业商机

我公司研制的电力设备监测与诊断技术,特别是在变压器、高压电抗器、高压开关和电力电缆等电力设备的绝缘状态、运行状态的数据分析与状态评价方面,凭借我公司前沿的软硬件技术与先进的监测方法,为运维管理提供了质量的技术服务方案。我公司秉持专注、共赢、远航的经营理念,追求创新,在稳步发展的同时***研制人工智能、大数据云平台、万物互联等技术在电力设备监测与诊断技术上的科学应用,决心成为专注于综合智慧能源服务领域的“中国智造”**者、推动者、先行者,并在公司发展的进程中为客户、股东、员工以及其他合作方和社会创造更多的价值。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统原理。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测应用意义

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GIS及开关柜的断路器监测:3.4.2功能特性具备断路器振动声学指纹、分合闸线圈电流、储能电机电流、行程、分合闸位置监测功能;具备振动信号、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能,自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数;监测单元支持多通道信号同步实时采集,通道数不小于8个(可根据监测需求定制);支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能;具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能,可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据;断路器每次动作后,监测单元主动评估断路器运行状态,并自动上传分析结果;智能分析:依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库,包络分析后可快速实现历史信号重合度对比开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比,GZAF-1000S监测系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时,实时采集的信号接近正常运行状态;当互相关系数接近0时,被测设备可能存在故障。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测价格GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统各类高压开关监测系统的技术参数。

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采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号,电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况,传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。为保持检测点的同一性,便于后期历史数据对比,建议所有振动传感器底座长期固定在变压器/电抗器外壁上。传感器安装示意图如下图3所示,变压器/电抗器声学指纹监测系统所有传感器单元均与变压器/电抗器本体无电气连接,安装简单方便,适用于在线监测或带电检测。(注:传感器数量及安装位置可根据具体技术规范或方案调整。)

杭州国洲电力科技有限公司,专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的各主设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研制,致力于为领域内的各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、发电、设备制造等合作方提供前列的解决方案。我公司于2014年1月把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”,并在研发部组建了专注于局部放电监测技术和振动声学指纹监测技术的两个技术组,成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和振动声学指纹监测技术,且至今已在合作方的实验室、投运站场、制造厂区上大量运用多年,为综合智慧能源服务领域中电网的可靠运行提供了逐年增长的先进的、高效的技术支持。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测包络分析。

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(3)基频信号能量比(E):100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,计算公式如下:电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第15页共29页=122其中100Hz基频分量的时域信号,为采样索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动声学指纹频谱图的主要成分,基频信号能量比应较大;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,基频信号能量比变小。(4)互相关系数(r):正常状态与实时测得振动声学指纹信号频谱图之间的相似度,计算公式如下:=[−−[−[−2其中和分别为正常状态与实时测得振动声学指纹信号的频域分布,信号的平均值,互相关系数范围为0~1。正常运行时,相关系数应接近于1;存在故障时,信号频率分布发生改变,互相关系数减小。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统结构。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测价格

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有载分接开关运行状态分析:有载分接开关动作时,典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析分接开关的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验,为方便检测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种**算法,实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测,降低变压器/电抗器运行的故障风险。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测应用意义

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