超高压局部放电波形图分析

时间:2023年11月23日 来源:

Ø可调参数**小化,便于现场快速设置及采集,自动更新参数后采集及存储数据;Ø具备低通(LPF)、高通(HPF)及带通(BPF)多种数字滤波器及带宽选择功能;Ø具备采集数据自动保存、信号回放、趋势分析、历史数据查询等功能;Ø采用分布式组网技术(如下图所示),支持32个数据采集点同步开展监测(可根据需求扩展),可完成15km的高压电缆耐压试验时的局部放电监测;Ø采用高可靠性、高安全性云服务器(ECS),支持高速网络包收发、海量数据存储及多客户端访问,技术人员和**可随时提供技术支持,分布式组网及IP、指令、数据传输如右图所示;GZPD系列手持式多功能局部放电监测仪技术参数。超高压局部放电波形图分析

超高压局部放电波形图分析,局部放电

3、特高频局部放电监测的自检功能=1\*GB3①监测通道完好性的自检:通过依次向各监测通道(含噪声监测通道)发出特高频信号注入GIS/GIL内部,并检查相邻的其他监测通道是否正常接收到该信号,自动完成对所有监测通道是否正常工作的检验;图10:监测通道完好性自检示意图(射频开关单元和信号处理单元内置于系统主机)=2\*GB3②具有自检功能的校验:远程控制本系统主机内置的校验信号源,通过指定的监测通道向被监测的GIS/GIL内部注入等效放电脉冲,本系统相邻的监测通道能有效地监测到注入的信号。智能局部放电试验是什么由于局部放电脉冲信号是一个很微弱的信号,现场电磁干扰会对测量结果产生很大的误差,因此很难准确测量。

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五、应用实例1、耐压定位在现场进行GIS工频或冲击耐压试验,通常可在每个GIS间隔安装一个无线传输超声波检测单元。此时*需把检测单元设置为耐压模式,并根据现场的背景噪声设置触发电平即可对耐压过程中可能发生的击穿放电进行定位。此时,由于超声波信号在穿过GIS盆式绝缘子时会有较大的衰减,根据每个检测单元所显示出的信号幅值大小,就可判断出发生击穿的气室。图2:GZPD-2300系统在500kV变电站GIS上的传感器安装图2、精确定位若要对设备的故障点进行精确定位,则需先通过粗略定位方式确定存在缺陷的气室,然后在该气室上较密集地布置超声波检测单元并重新进行试验,根据各个检测单元所检测到的信号传播时差,即可精确判断放电放生的部位。下图为在试验大厅内开展冲击耐压试验时的定位情况,其中黄色圆圈为模拟故障点,预先布置尖刺故障,图中所标的数字为检测单元的编号。

2、智能分析功能=1\*GB3①、具备4G/5G自组网功能,可扩展为分布式局部放电在线监测系统(不限客户端及硬件节点数量),固定式长期/可移动式短期的针对疑似缺陷的电力设备在线监测;=2\*GB3②、内置变压器、高抗、断路器(GIS、敞开式断路器、开关柜)、电缆、发电机等电力设备典型放电类型数据库,结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别;(a)高电位电晕放电(b)低电位电晕放电(c)内部放电(d)沿面放电(e)悬浮放电(e)金属粒子放电图5:放电类型数据库的部分典型图谱(以GIS局部放电为例)=3\*GB3③、强大的TF-Map分组筛选功能(我司***的软件著作权):基于放电脉冲波形特征形成放电等效时频图谱(TF-Map)图谱,可根据TF-Map分布情况,实现信号的分离分类,具体应用场景如下文的图8与图9所示:分布式局部放电监测环境。

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快速布署面对突发事件如何及时、准确、快速、深入的掌握事件现场实时动态信息,对各级指挥员能否做出正确的判断和定下作战决心起着至关重要的作用。GZ-WAN型智能组网联网系统自组网高性能便携基站,采用单频组网,力争很大程度的简化现场配置和布署难度,满足**作战人员在应急条件下对于快速建网和零配置的要求。5、非视距传输(NLOS)GZ-WAN型智能组网联网系统利用自组网技术可以很容易实现NLOS配置,其自动中继特性可以轻易实现超视距传输,信号能够自动选择比较好路径不断从一个节点跳转到另一个节点,并**终到达无直接视距的目标节点,为各领域解决“***1公里”通信问题的关键技术。6、高数据带宽快速移动GZ-WAN型智能组网联网系统的峰值数据带宽为300Mbps。节点具备非固定的移动传输能力,且快速移动也不影响高数据带宽业务,如语音、数据和视频的业务不会受到系统拓扑结构快速变化以及终端高速运动的制约。7、安全保密性GZ-WAN型智能组网联网系统同时具备编组加密(工作频点、载波带宽、通信距离、组网模式、MESHID等)、信道加密和信源加密等多种加密方式,专网**,可有效防止非法设备入侵和所传传输信息被截获**,确保网络和信息高度**部放电测试——适用性。手持式局部放电原理图

局部放电监测的类别及适应的现场?超高压局部放电波形图分析

5、采集结束及保存采集脉冲数达到预设值时,软件自动跳出采集结束界面,可选择“保存”、“返回设置”、“重新采集”三种模式。图15:信号采集结束及保存界面(以高频脉冲电流监测法为例)6、智能分析Ø文件导入;Ø图谱展示:等效时频图谱(TF-Map)、主PRPD图谱、子PRPD图谱、脉冲波形、波形频谱;Ø参数展示:脉冲数、平均幅值、比较大幅值、峰值频率等;Ø分组筛选:添加分组、删除分组、重置分析、合并分组;(如下页的图15、16的右上区域所示)Ø放电类型识别。(如下页的图16、17所示)图16:基于TF-Map分组筛选-电晕放电(以高频脉冲电流监测法为例)图17:基于TF-Map分组筛选-其他(噪音)(以高频脉冲电流监测法为例)超高压局部放电波形图分析

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