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

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。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应用意义。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测系统组件

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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。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测系统组件杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测怎么样?

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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。

(5)振动平稳性(DET):振动平稳性以理解为对振动信号周期性的一种衡量,如果振动平稳性较差,那么作为振动主要激励源的部件出现机械稳定性异常的可能性较大,其定义为h=其中,l**信号递归图中斜对角线的长度,P(l)**对角线长度为l的对角线的条数,Im**斜对角线的最小长度。DET值是一个介于0和I之间的数,对于正常运行的GIS而言,其机械结构确定性很高,其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同负载条件下测点振动能量的相似性,振动能量分布特性的改变能够反映GIS内部机械结构的变化,其定义为电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第6页共12页=1−100其中,vi为各频率信号归一化能量,μ为能量平均值。能量相似度分析通过对比测量信号的能量与目标能量差异来判断GIS振动是否异常。当某个测点的EDR值突然变大,这意味着该测点附近的机械结构可能出现异常。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测频谱分析。

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包络分析:为提高在线监测的准确度,GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此,GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。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)。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测系统组件

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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。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测系统组件

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