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

OLTC的故障模式有多种,具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》,2020年度需完成382台换流变分接开关隐患整改,加快消除故障隐患。因此,实施有载分接开关在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义,也是今后的发展方向。变压器/电抗器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下,均会使绕组及铁芯压紧程度降低,绕组及铁芯故障分别约占变压器/电抗器整体故障的36%和4%,对变压器/电抗器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等,以上故障类型均可能导致绕组变形。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测主界面。GIS振动声学指纹在线监测监测参数

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现场图样GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统包括便携型带电检测(分体机的如下图4C、一体机的如下图4D)、固定型在线监测(标准1U式的如下图4E、壁挂式监测单元的如下图4F)等机型。其中,便携式一体机结构轻巧,适用于高压开关的带电检测及定期检修,标准监测单元与壁挂式监测单元适用于高压开关类设备的长期在线监测与故障诊断。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。下图1所示为正常状态与异常状态时,GIS本体振动声学指纹信号时域波形及频域谱图:检测振动声学指纹在线监测监测说明书GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。

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功能特性◆IED/主机具备多个点位开展实时连续性或周期性的监测GIS本体声纹振动信号,向平台层操控计算机传送监测数据开展智能分析,操控及监测数据分析软件实时展示分析结果和预警信息。◆具有比对分析功能:可将现测的与同规格被试品/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自动启动/复位功能,可连续实时监测、存储及导出1年以上数据。◆具备声纹振动信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能,可自动提取峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量,以作为GIS运行状态分析参数,用户可设置报警阈值。◆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比对开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01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的互相关系数:

系统功能:结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器/电抗器地振动声学指纹频谱时,系统可以自动去查询变压器/电抗器地历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器/电抗器可能存在绕组变形地异常。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务。

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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。)GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测技术交流与投运业绩。GIS振动声学指纹在线监测监测参数

振动声学指纹监测技术的应用意义。GIS振动声学指纹在线监测监测参数

GIS及敞开式的隔离开关监测:功能特性:主要功能特性如下:采用加速度传感器及电流传感器监测隔离开关振动声学指纹及电机电流信号;具有比对分析功能:可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行横向及纵向比对分析;具有诊断分析功能:可对隔离开关状态进行诊断,并上传原始数据及分析结果;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、存储及导出功能,可够存储500次以上的操作数据,并具备批量处理数据功能;具备振动声学指纹及电机电流信号波形、包络分析、时频图谱等展示功能;自动提取分合动作时间、电机峰值电流、电机电流燃弧时间、电流抖动振动声电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第8页共12页学高幅值关键特征、振动声学脉动关键特征等参量;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。GIS振动声学指纹在线监测监测参数

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