杭州GZAF-1000T系列变压器振动系统组件

3.3GIS中及敞开式隔离开关的监测3.3.1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，隔离开关故障率不断升高，严重影响整个电力系统的安全稳定运行。因此，在线监测隔离开关的各项参量经过融合评价而实现故障预警，对提高隔离开关和电网的可靠性具有重要意义。基于机械性能的隔离开关在线监测与诊断技术，通过实时监控隔离开关振动及驱动电机电流信号，通过系统软件的智能化融合分析，实现隔离开关运行状态的***评价，确保隔离开关及电网的安全稳定运行。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统相关标准。杭州GZAF-1000T系列变压器振动系统组件

目前针对 GIS设备较成熟的监测方法，主要有电气法、声测法及化学分析法三大类，以上监测方法均针对的是放电性故障所产生的电磁波、声波、光、电弧分解产物等物理量。但在 GIS的运行中，除了放电性故障之外，机械性故障也是导致事故发生的一大主要原因，当GIS设备存在开关触头接触异常、壳体对接不平衡、导杆轻微弯曲等缺陷时，在开关操作的机械力、负载电流产生的交变电动力等因素的作用下会产生机械性运动，造成设备异常振动。GIS设备的异常振动对其本体有很大危害，会造成六氟化硫气体泄露、盆式绝缘子和绝缘支柱损伤、外壳接地点悬浮等缺陷，长期发展可能导致绝缘事故的发生。因此，加强对GIS机械性故障的监测，是保证GIS安全运行的重要手段。杭州GZPD-04系列振动声纹GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统基本功能。

主要意义如下：6.1采用带电监测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；6.2减少了人员进站检查的运维成本；6.3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；6.4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，提高在线监测的准确度。6.5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；6.6符合智慧变电站建设原则，本系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理声纹振动及融合其它信号，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，根据平台层及应用层要求上传分析结果。

如下图14(b)所示，基于声纹振动信号的频域分布，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，计算公式如下公式1所示：公式1：总谐波畸变率计算公式公式1中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i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。杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测系统结构。

各特征参量定义如下：(1)分合动作时间：根据电机电流的变化来获取驱动电机启动至停止的时长；(2)电机峰值电流：电机电流出现后的瞬态过程中，电流的***个大半波的峰值；(3)电机电流燃弧时间：电机电流停止末端，电流变小后又增大，直至电流归零的持续时间；(4)电流抖动：电机在驱动连杆时，电机电流不稳定状态称为电流抖动；(5)振动声学高幅值关键特征:捕获一些振动幅值比较大的时间点；(6)振动声学脉动关键特征:振动信号进过小波滤波后，时域及频域分布特性。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测信号重合度分析。杭州GZPD-04系列振动声纹

国洲电力振动监测系统怎么样？杭州GZAF-1000T系列变压器振动系统组件

Ø根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断Ø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GZAF-1000T系列变压器振动系统组件

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