在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZPD-01,GZAF-1000T,GZAF-1000S
在线监测企业商机

本系统在监测 GIS 设备局部放电方面,特高频传感器(UHF)扮演着至关重要的角色。这些传感器外置安装于 GIS 盆式绝缘子上,盆式绝缘子作为 GIS 设备内部电场分布的关键部位,局部放电产生的特高频信号会在此处传播。特高频传感器凭借其对特定频段信号的高灵敏度,能够精细耦合这些微弱的局部放电信号。例如,当 GIS 设备内部因绝缘缺陷产生局部放电时,特高频传感器可快速捕捉到频率在 300MHz - 1500MHz 范围内的信号,为后续数据采集与分析提供原始依据,其外置安装方式不仅不影响 GIS 设备的正常运行,还便于安装与维护。监测系统能否自动调整参数以适应不同工况?浙江GIS在线监测系统功能

浙江GIS在线监测系统功能,在线监测

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--遵循标准:2.1GB/T4208外壳防护等级(IP代码);2.2DL/T860变电站通信网络和系统;2.3DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则;2.4DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分:通用检验规范;2.5DL/T1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分:通用技术规范;2.6DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则;2.7DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则;2.8DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则;2.9Q/GDW383智能变电站技术导则;2.10Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范;2.11Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则;2.12Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范;2.13国家电网公司智能组合电器技术规范(试行);2.14南方电网公司变电站设备在线监测装置通信通用技术规范;2.15Q/CSG1203021南方电网公司变电站设备在线监测通用技术规范;2.16南方电网公司在线监测综合处理单元技术规范在线监测利润振动声学指纹在线监测技术的应用意义?

浙江GIS在线监测系统功能,在线监测

国家电网公司可以通过建立 GIS 设备机械性故障监测的标准和规范,推动监测技术的统一和规范化发展。制定统一的监测方法、数据采集标准、故障诊断准则等,使不同地区、不同变电站的 GIS 设备机械性故障监测工作具有可比性和可操作性。例如,规定振动传感器的安装位置和数量、监测数据的采样频率和精度等标准,确保监测数据的准确性和可靠性。同时,建立故障诊断**库,将常见的机械性故障案例和诊断方法纳入其中,为运维人员提供参考,提高故障诊断的准确性和效率。

GZPD-01G局放在线监测系统能够长期稳定运行,实时监测GIS设备在运行过程中的绝缘状态情况,可以及时对GIS设备绝缘异常状态和放电性故障做出预警,为GIS设备的安全运行提供必要的指导数据,提高GIS设备运行的可靠性、安全性和有效性。本系统采用特高频法(UHF)及超声波(PD)法,优点是能对放电故障进行识别,抗干扰能力强,灵敏度较高,能对局部放电进行实时监测。系统原理及结构1、系统工作原理处于高压SF6气体环境中的局部放电,其放电信号的上升沿及持续时间极短,一般为ns级。典型GIS设备局部放电信号的频谱可从低频到数百MHz甚至1GHz以上。GIS设备的金属同轴结构是一个良好的波导,特高频(UHF)放电信号能够在GIS中有效地传播。UHF信号在经过绝缘子时,可以通过绝缘子露出金属法兰的部位到达GIS外部,因此可以在盆式绝缘子外部,采用特高频传感器对GIS内部的UHF局放信号进行监测。UHF信号在GIS罐体内部没有阻隔时,衰减很小,而在经过盆式绝缘子、转角、T连接等部位则衰减较大。UHF信号每经过一个绝缘子,信号强度衰减3~6dB,因此可以根据各传感器UHF信号的大小判断故障位置。杭州国洲电力科技有限公司GZAFV-01型声纹振动监测系统的概述。

浙江GIS在线监测系统功能,在线监测

工控机安装于主控室内主控柜中,堪称整个系统的 “大脑”。它通过网络接收各子 IED 传输过来的数据,这些数据包含了来自特高频传感器和超声波传感器采集并经 IED 初步处理的信息。工控机强大的运算能力在此刻得以展现,它对这些海量数据进行综合分析处理。运用先进的算法,对数据进行深度挖掘,提取局部放电的关键特征参数。例如,通过对相位信息、放电量、放电次数等数据的分析,判断局部放电的发展趋势,为用户提供准确的设备状态评估,在保障电力系统安全运行方面发挥着**作用。振动声学指纹识别技术对微小裂纹产生的振动特征检测能力如何量化?监测在线监测监测机构

在智能工厂建设中,该技术能发挥怎样的关键作用?浙江GIS在线监测系统功能

智能算法在 GIS 设备机械性故障监测中也具有广阔的应用前景。利用机器学习算法,如支持向量机、人工神经网络等,对大量的振动和声学监测数据进行学习和训练。通过建立故障诊断模型,使算法能够自动识别设备的正常运行状态和各种机械性故障状态。例如,将历史监测数据中的正常状态数据和已知的机械性故障状态数据作为训练样本,训练人工神经网络模型。经过训练的模型可以对实时监测数据进行快速分析,准确判断设备是否存在机械性故障,并预测故障的发展趋势,为设备的维护和检修提供科学依据。浙江GIS在线监测系统功能

与在线监测相关的**
信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责