在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZPD-01,GZAF-1000T,GZAF-1000S
在线监测企业商机

GZPD-01G局放在线监测系统系统功能特点:

4、具备对局部放电幅值(比较大放电量、平均放电量)、相位、频次等局部放电基本特征参量进行连续实时自动监测、记录的功能。5、提供局部放电相位分布图(PRPD)、脉冲序列相位分布图(PRPS)等放电特征谱图,并可连续实时显示监测点的PRPS三维谱图。(PRPD谱图:表征局部放电信号的幅值、频次与被测设备交流电压相位的关系,可展示出放电信号在一段时间内的相位分布特性;PRPS谱图:表征局部放电信号的幅值、相位随时间变化的关系,可展示放电信号在一段时间内的连续变化特性,通常不少于50个工频周期。提供局部放电信号幅值及频次变化的趋势图,可按设置的时间间隔(如:1、5、15分钟等)显示一段较长时段内图。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测软件的安全性设计。监测在线监测比较价格

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对 GIS 设备机械性故障监测的投入,从长远来看具有***的经济效益。虽然在监测系统的建设和维护方面需要一定的资金投入,但通过及时发现和处理机械性故障,避免设备故障导致的停电事故和大规模维修费用,能够为国家电网公司节省大量的资金。例如,一次因 GIS 设备机械性故障引发的停电事故,可能导致工业用户的生产停滞,造成巨大的经济损失。而通过有效的监测,提前预防故障的发生,可避免这些间接经济损失,同时减少设备维修成本,提高电力系统的整体经济效益。国洲电力在线监测监测试验振动声学指纹在线监测技术的频率响应范围是多少?

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检测参数设置功能中的报表基本功能信息设置,为电力企业的设备管理和技术文档编制提供了标准化的工具。通过统一设置报表的格式、内容和数据来源,生成的监测报表具有规范性和一致性,便于不同部门之间的信息共享和交流。在电力企业的年度设备评估报告中,各变电站、输电线路的局部放电监测报表按照统一的格式编制,包括设备基本信息、监测周期、检测参数设置、局部放电数据统计分析以及故障诊断结果等内容。这些报表为企业管理层提供了***、准确的设备运行状况信息,有助于制定企业的设备更新计划、技术改造方案以及运维资源分配策略。

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统:概述:电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS(气体绝缘金属封闭开关设备:GASinsulatedSWITCHGEAR)、敞开式断路器、GIS隔离开关、敞开式隔离开关、开关柜断路器等,各类高压开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障,严重时更会导致电气火灾、停电等事故。现有定期检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点,较大地影响设备正常运行。开展基于振动声学指纹监测技术的状态评价,可在在线状态下及时发现高压开关类设备的潜在故障,并及时预警,从而延长设备使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以振动声学指纹监测技术为主,结合电流、行程等其他状态量,开发故障诊断算法并提取相关特征参量,研制完成的GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统适用于高压开关类设备的带电检测、移动式短期在线监测、固定式长期在线监测与故障诊断。振动声学指纹监测系统的功耗参数是多少?

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GZPD-01型局部放电监测系统遵循标准2.16DL/T720-2013电力系统继电保护及安全自动装置柜(屏)通用技术条件。2.17DL/T5136-2012火力发电厂、变电所二次接线设计技术规程。2.18NB/T25099-2019核电厂非安全级继电保护及自动化设备柜(屏)通用技术条件。2.19国家能源局《防止电力生产事故的二十五项重点要求》(【2014】161号)。2.20国建电网设备[2018]979号国家电网有限公司关于印发十八项电网重大反事故措施(修订版)的通知。2.21Q/GDW11304.5-2015电力设备带电检测仪器技术规范第5部分:高频法局部放电带电检测仪。2.22Q/CSG11006-2009数字化变电站技术规范。2.23Q/CSG10010-2004输变电设备状态评价标准。2.24IEC60270-2015High-voltagetesttechniques-Partialdischargemeasurements。2.25CIGREWorkingGroupD1.27Guidelinesforpartialdischargedetectionusingconventional(IEC60270)andunconventionalmethods。振动声学指纹监测技术的校准周期是多久,校准参数有哪些?监测在线监测比较价格

声学指纹监测中,对声音信号的相位检测精度如何?监测在线监测比较价格

3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间,计算各区间平均值作为特征参量,用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 监测在线监测比较价格

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