杭州高压开关振动声学指纹在线监测系统结构

时间:2024年03月21日 来源:

各类高压开关监测系统的功能特点:GIS本体监测:技术背景:GIS运行时,电流通过高压导体时产生的电动力引起振动,由于导体所受电动力正比于负载电流的平方,GIS本体振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时,振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。GIS本体机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时,在交变电场作用下发生异常振动,长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动,引发局部放电,甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏,损坏绝缘子和绝缘支柱,影响外壳接地的牢固,危及主设备运行安全。因此开展振动声学指纹检测、实时频谱分析并提取相关特征参量对提高GIS运行的可靠性具有重要意义。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统各类高压开关监测系统的技术参数。杭州高压开关振动声学指纹在线监测系统结构

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各类高压开关监测系统的技术参数类别指标名称技术指标备注振动声学指纹传感器励磁电压DC18~30V频率范围为0.5Hz~3kHz的传感器适用于GIS本体振动声学指纹监测;频率范围为0.5Hz~20kHz的传感器适用于隔离开关及断路器机械特性监测。励磁电流2~20mA灵敏度100mV/g测量范围50g频率范围0.5Hz~3kHz/20kHz数量1个电流传感器电流范围0~20A适用于隔离开关及断路器机械特性监测。频率范围10Hz~100kHz线性度<1%误差<1%噪声比优于80dB数量6个位移传感器测量范围0~300mm适用于断路器机械特性监测。时间分辨率优于0.1ms行程分辨率优于0.1mm数量1个IED(监测单元)采样率200kS/s采样精度16bit通道数量8(可根据监测需求定制)通讯接口RS485、RJ45、光纤、4G/5GGZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测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技术交流与投运业绩。

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技术交流与投运业绩:GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站),实现大型变压器/电抗器全振动在线监测与故障诊断,有效地提高设备运行可靠性。同时,我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、有载分接开关制造商(上海华明的遵义长征厂区、德国MR等)、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第23页共29页长园深瑞等)开展合作,不断丰富各型号变压器/电抗器的振动声学指纹样本数据库。GZAF-1000T监测系统包括便携型带电检测(分体机的如下图24C、一体机的如下图24D)、固定型在线监测(标准1U式的如下图24E、壁挂式监测单元的如下图24F)等机型。其中,便携式一体机结构轻巧,适用于高压开关的带电检测及定期检修。

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。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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振动声学指纹监测技术的应用意义:我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器(绕组、有载分接开关、铁心等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行,且与被测设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,主要意义如下:1、采用带电检测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;2、减少了人员进站检查的运维成本;3、监测方式与设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点;4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法,并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量,提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库,可真实反应设备运行状态,有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型;6、符合智慧变电站建设原则,监测系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹及其它信号,完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测设备信息管理。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测软件界面

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。杭州高压开关振动声学指纹在线监测系统结构

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,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器/电抗器地振动声学指纹频谱时,系统可以自动去查询变压器/电抗器地历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器/电抗器可能存在绕组变形地异常。杭州高压开关振动声学指纹在线监测系统结构

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