高频局部放电测试仪
怎么分析是否存在疑似局部放电信号?T-f分离分类:不同的信号在T-f谱图上进行分离分类→脉冲波形;频率f:同一个信号群出现在数个不连续的频率→明显PD特征;密度n:两个信号**点有黄色即n>30→具有PD特征;相位φ:两个信号**点的相位差为180°→明显PD特征;时间t:一旦发生后则断续或连续出现→明显PD特征;首波上升沿时间t:上升沿时间在几十个ns→明显PD特征。四、阴雨天气对局部放电监测有影响吗?有影响,阴雨天气空气潮湿户外终端会对空气放电,形成的极大电晕信号,提高了分离分类的难处,对电缆本身信号判断造成干扰。GZPD-234系列局部放电监测系统软件功能简介。高频局部放电测试仪

分布式局部放电监测系统软件部分包括设置(软件设置)、信号采集及分析识别。软件设置内容包括通讯地址及端口设置、各通道增益、采样时长、采集脉冲数、触发位置和电平、滤波器种类和截止频率、同步相位和频率、存储路径等参数。其中,触发电平设置可保证稳定采集局部放电电流脉冲信号,滤波设置可有效降低现场环境噪音对监测的影响。信号采集界面显示放电脉冲波形、PRPD图谱及脉冲幅值、放电量大小及脉冲数等参数,软件支持实时分析及存储数据分析功能。分析识别界面包括放电脉冲波形、脉冲信号频谱、PRPD图谱及时频(Time-Frequency,TF)图谱的分析。高频局部放电测试仪GZXJ-03型手持式多功能巡检仪系统参数。
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监测原理:4.1特高频法监测原理电力设备绝缘体中绝缘强度和击穿场强都很高,当局部放电在很小的范围内发生时,击穿过程很快,将产生很陡的脉冲电流,其上升时间小于1ns,并激发频率高达数GHz的电磁波。局部放电监测特高频法基本原理是通过UHF传感器对电力设备中局部放电时产生的特高频电磁波(300MHz≤f≤3GHz)信号进行监测,从而获得局部放电的相关信息,实现局部放电监测,典型图如下图所示:4.2监测方法4.2.1特高频信号经过放大处理,直接给高频示波器采集显示。4.2.2特高频信号经过调制放大电路处理,把频率降低至适合AD芯片采集的范围,送给测量主机采集显示。
局部放电分析方法3.4小波变换法相比于傅里叶变换,小波变换通过对小波函数的伸缩及平移同时实现对原始信号的时域分析和频域分析。离散小波变换可由下式实现:𝐷𝑊𝑇𝜓𝑓(𝑚,𝑛)=𝑎−𝑚/2𝑓(𝑡)𝜓(𝑎0−𝑚𝑡−𝑛𝑏0)DWT_ψf(m,n)=a^(-m/2)∫▒〖f(t)〗ψ(a_0^(-m)t-nb_0)其中𝑓(𝑡)f(t)为原始信号;𝑎a为尺度因子,通过对小波函数的伸缩变换实现原始信号的频域分析;𝑏b为平移因子,通过在时间轴内对小波函数的平移变换实现原始信号的时域分析。基于离散小波变换的多分辨率分析在信号低频处具有低时间分辨率和高频率分辨率的特性,在信号高频处具有低频率分辨率及高时间分辨率的特性。因此,小波变换***局部放电信号的去噪及特征参量提取。GZPD-3004ZX局部放电监测系统传感器的种类、外观及现场安装示例。
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系统构成GZPD-4D型分布式高压电缆局部放电监测与评价系统构成如上页示意图所示,主要包括下列5类单元:Ø传感器单元:采用开合式钳形高频电流传感器(HFCT),结构紧凑,安装拆卸方便,无需停电;Ø同步单元:罗氏线圈多档可调,适用于不同电压等级电缆局部放电监测的工频相位同步;Ø采样及通信单元:具备信号放大、滤波、A/D转换功能,支持多通道同步采集;具备边缘计算能力,内置4G/5G传输模块,实时传输原始数据及本地分析结果;Ø云服务器(ECS):实现客户端及采集单元分布式组网,实时转发客户端控制指令,接收采集单元上传数据,支持高网络包收发及海量数据存储;Ø客户端(上位机):具备采集单元控制(采样脉冲数、时长、数字滤波器等)、数据接收及智能分析功能,支持脉冲波形、波形频谱、PRPD图谱、等效时频图谱(TF-Map)、放电基本参数显示,可实现地图筛选、分组筛选、放电类型识别、趋势分析、自动保存等功能。GZXJ-03型手持式多功能巡检仪概述。高频局部放电测试仪
GZPD-234系列局部放电监测系统常规监测功能。高频局部放电测试仪
局部放电识别方法局部放电的类型识别主要通过根据分析方法建立故障样本库、提取特征参量,并结合故障诊断算法实现,主要故障算法包括**系统、人工神经网络、支持向量机、故障树、人工免疫、粗糙集理论和模糊集理论、Petri网络、多代理系统、小波分析、分形理论和遗传算法等。局部放电识别方法下图为局部放电识别应用示例。将原始采集数据标准化处理后,提取PRPD图谱的放电相位-幅值十二等分区间分布、基于放电包络曲线的正半轴和负半轴峰度、偏度及互相关系数共计17个特征参量,应用神经网络,实现高电位前列放电识别。高频局部放电测试仪
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