局部放电基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZPD-4D GZPD-234 GZPD-3004ZX
局部放电企业商机

我们如何检测变压器局部放电?电学测量方法:使用示波器或无线电干扰仪找出放电的特征波形或无线电干扰水平。超声波检测:检测放电中出现的声波,并将声波转换成电信号,记录在磁带上进行分析,测出检测点到放电点的距离,检测点到放电点的距离。利用传输时间差可以得到放电点。电信号和音频信号。化学测试:检测油中各种溶解气体的含量及增减规律。该测试发现油成分、比例和数量的变化,以确定是否存在局部放电(或局部过热)。。GZPD-4D系列分布式局部放电监测与评价系统校准报告。本地局部放电监测技术交流

本地局部放电监测技术交流,局部放电

GZPD-4D系统的功能特点(下)

9.采用滤波电路、数字滤波器、TF-Map筛选、分组筛选四重抗干扰技术,及LPF、HPF及BPF等多种带宽选择功能。10.GZPD-4D系统的操控及监测数据分析软件一体化设计,支持一键式安装。

11.可调参数**小化,便于现场快速设置及采集,自动更新参数后采集及存储数据。

12.具备采集的监测数据自动保存、回放、趋势分析、历史查询等功能。

13.内置高压电缆典型放电类型数据库及专业识别系统,结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别。

14.采用分布式组网技术,支持32个采集单元同步开展15km的高压电缆局部放电信号的3通道同步实时监测;高可靠、安全性的云服务器,支持高速网络包收发、海量数据存储及多客户端访问,技术人员和**可随时提供技术支持。 校验局部放电常见问题GZPD-4D系列分布式局部放电监测与评价系统构成及功能参数。

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传统的局部放电监测仪,其测量信号的响应频率一般不超过1MHz,易受外界干扰的影响,稳定性差,影响了其应用。随着计算机技术、电子技术和传感器技术的进步,为特高频监测技术创造了条件,使其具有监测频率高、抗干扰性强和灵敏度高,得到高度重视。GZPD系列手持式多功能局部放电监测仪,可以根据需求定制1~4通道并配置有1~5种传感器,配置情况如下:1、AE、UHF和HF法适用于变压器/电抗器/高压电缆(终端为GIS时可用AE、UHF监测)的局部放电监测;2、AE/AA、HF和TEV法适用于对开关柜/环网柜的局部放电监测;3、AE和UHF适用于对GIS、HGIS、GIL的局部放电进行监测。内置的**诊断系统能根据监测数据进行分析,判断放电能量大小和可能部位,在电力系统得到广泛应用。

9、平均无故障时间:大于50,000小时;10、安全性能:符合GB/T19862-2005开关柜监测设备通用要求;11、电磁兼容:静电放电抗扰度满足GB/T17626.2-20064级;阻尼振荡波抗干扰度满足GB/T17626.10-19983级;工频磁场抗扰度满足GB/T17626.8-20063级;脉冲磁场抗扰度满足GB/T17626.9-19983级;12、电源:采用5V电锂电池供电,功耗<10W,可持续工作12小时以上;13、环境条件:存储温度:-40℃~+85℃;工作温度:-20℃~+60℃;相对湿度:5%~95%在35℃下无凝露;14、重量轻、易携带,很适合现场使用;手持式HUB重量轻于0.8kgGZPD-234系列便携式局部放电监测与诊断系统信号采集。

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局部放电(PD)是电力设备绝缘老化过程中的重要表征之一,它与绝缘材料的老化有着密切的联系。随着设备的运行和时间的推移,绝缘材料会因为热应力、电应力、机械应力、环境因素(如温度、湿度、化学腐蚀等)以及紫外线照射等原因发生老化。绝缘老化会导致材料性能下降,局部电场分布不均,从而增加局部放电的发生概率和强度。

局部放电与绝缘老化的关系研究通常包括以下方面:局部放电特性的长期跟踪监测,以了解其随时间的变化趋势。局部放电信号的定量分析,包括放电脉冲的数量、形状、幅度和能量等参数。绝缘老化机理的实验研究,通过加速老化试验来模拟和研究绝缘材料的劣化过程。绝缘老化模型的建立,利用统计分析和数据挖掘技术来预测绝缘材料的老化寿命和局部放电行为。预防性维护策略的制定,基于局部放电监测和绝缘老化评估结果来优化设备的维护和更换计划。 局部放电对绝缘系统的健康非常危险。智能化局部放电方案

杭州国洲电力科技有限公司局部放电监测成功案例。本地局部放电监测技术交流

局部放电(Partial Discharge, PD)信号处理技术在过去几十年中取得了***的进展,主要得益于电子技术和信号处理算法的不断发展。以下是一些关键的进展和应用领域:数字化和实时处理:随着数字存储和处理技术的进步,PD信号的采集和分析已经实现了数字化。实时处理技术使得PD监测系统能够立即识别和响应异常放电事件。高频率采集技术:为了捕捉PD事件的细节,采用了高采样率的数据采集系统。这允许对PD信号的瞬态特性进行更精确的分析。特征参数提取:研究者开发了多种算法来提取PD信号的特征参数,如总放电量、脉冲幅度分布、相位位置等。这些参数有助于评估绝缘状态和故障类型。模式识别和机器学习:利用模式识别和机器学习技术对PD信号进行分类和诊断,提高了故障检测的准确性和效率。这些技术可以从历史数据中学习并优化故障预测模型。超声波检测技术:超声波局部放电检测技术因其高灵敏度和非接触性而被广泛应用。通过对超声波信号的分析,可以定位PD源并评估其严重性。本地局部放电监测技术交流

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