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

绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析振动声学指纹信号,实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示,基于振动声学指纹信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量,以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。各特征参量定义及解释如下:(1)峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。(2)总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD):所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值,计算公式如下:=2其中100Hz基频分量有效值,为频率索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,总谐波畸变率应较小;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,总谐波畸变率变大。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统概述。变压器振动声学指纹在线监测重合度对比

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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。变压器振动声学指纹在线监测重合度对比杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测主要产品有哪些?

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敞开式断路器监测:功能特性敞开式断路器机械特性监测单元主要功能特性如下: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、动作时长、行程、分合闸位置、分合闸次数等参数;监测单元支持多通道信号同步采集,通道数不小于8个;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;电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第7页共12页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。

GIS及敞开式的隔离开关监测:技术背景:隔离开关是电力系统中的重要组成部分,主要用于隔离电源、承载和切断电流电路,与接地开关共同实现对高压输电线路和电气设备的控制、保护和检修。在合闸位置时,隔离开关可承载线路额定电流及在规定时间内的异常电流;在分闸位置时,隔离开关的触头间有符合要求的绝缘距离和明显的断开标志,确保检修时人员和设备的安全。然而由于在材料、工艺、设计、安装等方面存在的问题,以及频繁动作时产生的电气老化、机械磨损等缺陷,GIS及敞开式的隔离开关的故障率不断升高,严重影响隔离开关和整个电力系统的安全稳定运行。因此,在线监测隔离开关以实现故障前预警,对提高设备和电网的可靠性具有重要意义。基于实时监控隔离开关振动声学指纹及驱动电机电流信号,结合智能分析软件,实现隔离开关运行状态的***评价,可有效确保隔离开关及电网的安全稳定运行。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测概述。

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系统功能:3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号,完成有载分接开关信号包络、ATF等分析,完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算,根据传输层要求统一通讯接口及数据结构,根据平台层及应用层要求上传分析结果;具备实物ID管理功能,提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口,可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备,读取设备ID信息,通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器,向服务器请求该设备的详细信息,以及详细的运行状态,测试信息等。根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断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,GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测软件界面。振动声学指纹在线监测技术方案

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS本体监测功能特性。变压器振动声学指纹在线监测重合度对比

5、2020年10月30日,国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压变电站已投运的1000kV电抗器运行情况。(通过查看我公司的GZOLM-1000T系列变压器/电抗器综合在线监测系统(局部放电、振动声学指纹、铁心接地电流、油色谱)的多参量数据监测和融合评价技术所展示的电抗器运行参量和状况)图28电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第28页共29页6、2019年4月,在国网宁夏±800kV灵州特高压换流站、国网山西±800kV雁门关特高压变电站、国网江苏1000kV盱眙特高压和±800kV淮安特高压换流站,我公司会同变电站属地的电科院和检修公司、主设备厂家的技术工程师运用我公司的GZAF-06T型振动声学指纹监测系统对特高压变压器的有载分接开关开展状态监测与评价的技术服务。7、2020年11月,我公司技术支持中心的杨加浩工程师在广西南宁供电局的变电二所实训基地向广西电科院高压所黎大健主任、广西大学电气工程学院郑含博教授、***电力公司设备部王佳灵高工、南网高级技能**李炎、南宁供电局设备部检修专责罗工等各位领导**做变压器(绕组、有载分接开关)和断路器振动声学指纹监测技术的实操演示。变压器振动声学指纹在线监测重合度对比

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