特高压振动监测工程

时间:2023年11月05日 来源:

数据采集装置安装在密封箱体内,在线型的挂壁式主机使用强力磁铁吸附在变压器的外壁(如下图6B所示),同时磁铁外侧涂抹强力胶水加强粘合。本系统的各类传感器、通信模块和前端主控单元统一采用220V供电方式。数据采集装置防护箱的外部设有5个防水接口,分别是声纹和振动信号传感器接入孔防水接口、电流信号接入防水接口、电源线缆防水接口、USB信号防水接口、采集箱进出线孔,安装防水接头、振动信号、声纹信号、电流信号引入线缆孔安装双防12-PG13.5接头、通信引入线缆采用PG16型防水接头,并内外两边涂胶处理,进入双防接头之前的线缆均套金属保护管,采集箱内部接线端子做密封保护,确保采集箱内部整体密封。国洲电力振动监测系统。特高压振动监测工程

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四、各监测子系统的功能特点与技术参数4.1GZPD-16型特高频局部放电监测子系统GIS在生产制造、运输、安装及运行过程中,由于原材料、加工工艺、冲击碰撞或老化等原因,在高压母线、绝缘体内部等处易产生绝缘缺陷。在额定电压作用下,当绝缘缺陷处集中的电场强度达到该区域的击穿场强时,就会出现局部放电现象。局部放电是GIS绝缘劣化的主要原因,也是其绝缘故障的早期表现形式。因此,在线监测局部放电可实现GIS绝缘故障的检测及早期预警。特高频法感应放电电流脉冲所激发的电磁波,该方法具有灵敏度高、抗干扰能力强、非接触式检测等优点。特高频局部放电监测单元主要功能特性如下:采用内置式或外置式特高频局部放电传感器,对局部放电信号幅值、相位、频次等局部放电基本表征参量进行实时自动监测、记录;具备脉冲波形、波形频谱、PRPD、TF图谱显示功能,并可提供局部放电信号幅值及频次变化趋势图;进口振动监测超声波波长国洲电力变压器振动监测系统背景。

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4.3GZWS-03L型SF6气体综合监测子系统GIS采用SF6作为绝缘和灭弧介质,而SF6一旦发生泄漏或绝缘性能下降就将严重威胁其安全运行,实施SF6气体在线监测对确保GIS安全稳定运行具有重要意义。SF6气体监测单元主要功能特性如下:具备SF6气体压力、温度、密度及湿度实时监测功能,并可检测SO2、H2S和CO三种SF6气体分解产物;具备数据自动采集、本地存储、信号远传、趋势分析及展示、异常报警(包括监测数据超标、监测功能故障和通信中断)功能;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1年以上数据;用户可定义设置报警与闭锁门限值;采用全封闭设计,外形独特美观,传感器、电源、数据输出电路和监测显示器安装在同一机壳内;具备自动和手动两种工作模式;在自动模式下,监测动态数据刷新时间间隔可设定,**小可设定值不高于15分钟;在手动模式下,可即时启动测量。

3.2.2数据采集装置GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统的数据采集装置由采集模块、信号处理模块、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。采集模块实现6路机械振动信号及1路驱动电机电流信号采集,信号处理模块实现信号放大、信号滤波、信号检波及A/D转换等功能。利用系统电路设计对采集的振动信号和电流信号进行处理,保证信号的有效性和可靠性,将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号,便于主机系统进行数据处理分析。电源模块包括电源输入(220V)及降压转换,为数据采集装置供电。USB接口用于现场信号获取、调试;4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图4和下表2所示。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统远端后台软件管理。

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GIS在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、毛刺前列放电及金属微粒放电等)也会导致声纹振动信号的产生。因此,通过深入研究GIS外壳声纹振动信号的特点,分析其信号特征,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。开展基于声纹振动的状态监测,可在在线状态下及时发现开关设备的潜在故障,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。我公司以声纹振动的监测为主,结合电流、位移等其他状态量,开发故障诊断算法并提取相关特征参量,研制完成的监测系统适用于开关设备的带电监测、在线监测(长期固定式、短期移动式)及疑似故障诊断。杭州国洲电力科技有限公司振动监测报告。变压器振动监测干什么用的

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3.3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8所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断分接开关驱动电机启动、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,进而分析分接开关的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验,为方便技术人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确的判断开关状态。变压器声纹振动监测与诊断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对比等多种核芯算法,实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测与诊断,降低变压器运行的故障风险。特高压振动监测工程

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