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

振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器(绕组、有载分接开关、铁心等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行,且与被测设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,主要意义如下:1、采用带电检测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;2、减少了人员进站检查的运维成本;3、监测方式与设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点;4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法,并提峰值频率、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等特征参量,提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库,可真实反应设备运行状态,有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型;6、符合智慧变电站建设原则,监测系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹及其它信号。振动声学指纹监测技术的应用意义。杭州振动声学指纹在线监测设备信息

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功能特性:采用加速度传感器监测GIS本体振动声学指纹信号,监测单元具备多个感知点开展实时的连续性或周期性的自动监测功能;具备分析诊断功能:监测单元可向综合分析单元传送标准化数据、分析结果和预警信息,并接收下传的控制命令;具有比对分析功能:可将监测数据与标准信号、历史监测信号进行比对分析;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1年以上数据;具备振动声学指纹信号时域波形展示、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,杭州变压器振动声学指纹在线监测相关标准GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测时频能量分布矩阵(ATF图谱)。

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系统结构:GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器(采用B/S结构)、通讯子系统及供电系统构成,系统机构图如下图2所示。传感器:GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感层由6路压电式加速度传感器及1路电流传感器构成,各传感器外观及参数如下表1所示。压电式加速度传感器集成电荷放大器,将振动信号转换成与之成正比的电压信号;电流传感器采用微型卡扣结构,便于现场安装,节省空间。采用3路压电式加速度传感器获取有载分接开关振动信号,振动传感器通过固定底座安装在变压器/电抗器外壁,安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向,且尽量靠近分接开关触头组处。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。

系统功能:智能分析功能:系统软件内置海量故障特征的数据库,可与测得的数据进行比对,通过信号波形、时间长度和幅值等特征值,诊断分析故障类型;也可添加新测得的数据,方便后期横向、纵向比较;软件可将同一厂家同一型号的正常检测数据进行导入保存,便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析;具有报表分析功能,自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量,并生成分析报表。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及开关柜的断路器监测功能特性。

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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。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测技术背景。杭州变压器振动声学指纹在线监测相关标准

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