GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测遵循标准

时间:2024年03月24日 来源:

(7)振动相关性(MPC):振动相关性分析用一个特征量MPC表示各个测点之间的振动相关程度,该参数用于表示100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,其计算公式为=正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,基频信号能量比应较大;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,基频信号能量比变小。敞开式断路器在电力系统中起到保护和控制作用,它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备,以确保系统安全运行。实现对断路器机械特性的在线监测,准确得知断路器的工作状态和故障部位,可以有效减小维护工作量,增强检修的针对性,***提高供电系统可靠性和经济性。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统功能。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测遵循标准

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GIS及开关柜的断路器监测:3.4.2功能特性具备断路器振动声学指纹、分合闸线圈电流、储能电机电流、行程、分合闸位置监测功能;具备振动信号、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能,自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数;监测单元支持多通道信号同步实时采集,通道数不小于8个(可根据监测需求定制);支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能;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1000次以上断路器动作数据;断路器每次动作后,监测单元主动评估断路器运行状态,并自动上传分析结果;智能分析:依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库,包络分析后可快速实现历史信号重合度对比开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比,GZAF-1000S监测系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时,实时采集的信号接近正常运行状态;当互相关系数接近0时,被测设备可能存在故障。研制的振动声学指纹在线监测系统组件杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测概述。

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采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号,电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况,传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。为保持检测点的同一性,便于后期历史数据对比,建议所有振动传感器底座长期固定在变压器/电抗器外壁上。传感器安装示意图如下图3所示,变压器/电抗器声学指纹监测系统所有传感器单元均与变压器/电抗器本体无电气连接,安装简单方便,适用于在线监测或带电检测。(注:传感器数量及安装位置可根据具体技术规范或方案调整。)

云平台服务器:数据经现场采集装置采集后,通过4G/5G无线传输模组(或电力光纤专网)传送至电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第10页共29页云服务器进行存储及深度计算,远端通过浏览器登录云服务器可随时随地查看系统监测内容,对变压器/电抗器进行运行监测及诊断分析。云平台系统结构图如下图6所示,采用B/S结构(浏览器/服务器模式),提供监测系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务,便于管理。信号分析与处理有载分接开关运行状态分析GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。

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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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测主要产品有哪些?杭州开关柜振动声学指纹在线监测推荐

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测历史数据对比。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测遵循标准

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。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测遵循标准

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