国洲电力振动监测技术交流

时间:2023年07月19日 来源:

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。杭州国洲电力科技有限公司有哪些声学指纹振动监测产品?国洲电力振动监测技术交流

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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。研发振动监测传感器哪个好国洲电力变压器振动监测系统使用方法。

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长园深瑞等)开展合作,不断丰富各型变压器的声纹振动样本数据库。GZAFV-06T型系统包括便携式带电监测与诊断型(分体机的如下图25C、一体机的如下图25D)、固定式在线监测与诊断型(标准1U式的如下图25E、壁挂式监测与诊断单元的如下图25F)等机型。其中,便携式一体机结构轻巧,适用于带电检测,标准单元与壁挂式单元适用于长期在线监测与重症监护。7.1 2020年10月20日,我公司荣获国家电网公司设备部的邀请,参与关于智慧变电站技术方案审查会,向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《振动声学指纹监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报,荣获与会的领导和**们的高度认可,如下图26所示。

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。GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统功能。

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3.2.1.1OLTC监测与诊断:=1\*GB3①采用多路振动传感器获取振动信号,传感器通过固定底座安装在变压器外壁,安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向,且尽量靠近分接开关触头组处。=2\*GB3②采用非接触方式安装在OLTC的1~2m范围内的声纹传感器获取OLTC切换时的声纹信号。=3\*GB3③采用安装于驱动电机电源线处的电流传感器获取OLTC驱动电机电流信号。3.2.1.2变压器本体(绕组及铁芯)监测与诊断:=1\*GB3①采用多路振动传感器监测与诊断变压器绕组及铁芯运行状况,通常安装于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中芯点。为保持监测与诊断点同一性,便于历史数据对比,传感器底座应长期固定在变压器外壁上。=2\*GB3②采用声纹传感器获取变压器声纹信号,传感器采用工装固定在变压器周边立柱或防火墙上,距地面高度1.2m以上、1/2油箱高度以下,与变压器距离0.3m~2m之间。杭州国洲电力科技有限公司变压器振动监测系统培训。智能振动监测需求

GZK-1000DSL 型隔离开关机械特性监测子系统。国洲电力振动监测技术交流

(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹信号时频能量分布矩阵,同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间,计算各区间平均值作为特征参量,用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能量矩阵。3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析振动声学指纹信号,实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示,基于振动声学指纹信号的频域分布,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/电抗器运行状态的分析参数。各特征参量定义及解释如下:国洲电力振动监测技术交流

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