杭州国洲电力振动声学指纹在线监测分析

时间:2023年10月27日 来源:

OLTC的故障模式有多种,具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》,2020年度需完成382台换流变分接开关隐患整改,加快消除故障隐患。因此,实施有载分接开关在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义,也是今后的发展方向。变压器/电抗器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下,均会使绕组及铁芯压紧程度降低,绕组及铁芯故障分别约占变压器/电抗器整体故障的36%和4%,对变压器/电抗器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等,以上故障类型均可能导致绕组变形。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?杭州国洲电力振动声学指纹在线监测分析

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系统功能:3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号,完成有载分接开关信号包络、ATF等分析,完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算,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;具备实物ID管理功能,提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口,可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备,读取设备ID信息,通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器,向服务器请求该设备的详细信息,以及详细的运行状态,测试信息等。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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,电抗器振动声学指纹在线监测直销价格杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测产品特性。

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现场图样GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统包括便携型带电检测(分体机的如下图4C、一体机的如下图4D)、固定型在线监测(标准1U式的如下图4E、壁挂式监测单元的如下图4F)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,标准监测单元与壁挂式监测单元适用于高压开关类设备的长期在线监测与故障诊断。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。下图1所示为正常状态与异常状态时,GIS本体振动声学指纹信号时域波形及频域谱图:

GIS及敞开式的隔离开关监测: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,GIS及敞开式的隔离开关的故障率不断升高,严重影响隔离开关和整个电力系统的安全稳定运行。因此,在线监测隔离开关以实现故障前预警,对提高设备和电网的可靠性具有重要意义。基于实时监控隔离开关振动声学指纹及驱动电机电流信号,结合智能分析软件,实现隔离开关运行状态的***评价,可有效确保隔离开关及电网的安全稳定运行。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统GIS及敞开式的隔离开关监测功能特性。

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振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器(绕组、有载分接开关、铁心等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行,且与被测设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,主要意义如下:1、采用带电检测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;2、减少了人员进站检查的运维成本;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;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,提高在线监测准确度。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、符合智慧变电站建设原则,监测系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹及其它信号。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测怎么样?杭州国洲电力振动声学指纹在线监测分析

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测设备信息管理。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测分析

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。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测分析

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