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

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)、AIS(敞开式断路器)、GIS /敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、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,现有状态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。

基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。 杭州国洲电力科技有限公司的团队介绍与技术研发实力。智能化振动声学指纹在线监测监测示意图

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GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外,放电性故障(如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等)也会导致声纹振动信号的产生。因此,通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障,具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。断路器振动声学指纹在线监测系统软件界面杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的故障诊断能力。

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综上所述,采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态,适用于带电监测/在线监测,与变压器无电气连接而不影响正常运行,有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验,成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统,既有固定安装的长期在线监测式,也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置(在线监测式:IED,便携/手持式:主机;下文皆用IED/主机简称)、云服务器、通讯单元及供电单元构成;操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法,并提取故障诊断特征参量,在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。

7.2技术服务7.2.1现场电气作业我公司按照购买合同约定的时间交货后,派遣由GZAFV-01系统现场电气作业管理经验丰富的工程师带领多位电气作业工程师组建的项目部按照甲方指定的时间和地址开展GZAFV-01系统的安装、调试和投运等现场电气作业。GZAFV-01系统投运并经甲方验收合格后,由甲方出具验收合格报告。详见独册的《杭州国洲电力科技有限公司关于电力设备在线监测系统现场安装、调试项目的现场作业指导书(范本)》附件。7.2.2二十四小时热线电话支持服务我公司设有专门的24h服务热线提供电话支持服务。GZAFV-01系统在运行中出现技术故障,可以通过拨打服务热线向我公司提供故障情况、服务时间等详细信息,我公司将在2h内出具解决方案给予响应。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的智能化设计。

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敞开式断路器监测技术背景实现对断路器机械特性的在线监测,准确得知断路器的工作状态和故障部位,可以有效减小维护工作量,增强状态检修的针对性,显著提高电力系统可靠性和经济性。声纹振动信号、分/合闸线圈及储能电机的电流、动/静触头的行程及分/合闸位置等特征值是断路器非常重要的参数,是衡量断路器性能的重要指标,因此,实施在线监测声纹振动信号、分/闸线圈及储能电机电流、动/静触头行程及分/合闸位置等具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的客户满意度调查。电抗器振动声学指纹在线监测指纹监测参数

杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的市场推广策略。智能化振动声学指纹在线监测监测示意图

3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断OLTC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OLTC的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验,为方便监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OLTC状态。GZAFV-01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比对等多种核心算法,实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测,降低OLTC运行的故障风险。智能化振动声学指纹在线监测监测示意图

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