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杭州GIS振动声学指纹在线监测工作环境 国洲电力供应

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所在地: 浙江省
***更新: 2025-05-10 00:13:39
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产品详细说明

声纹振动监测技术的应用意义GZAFV-01系统适用于GIS、AIS、隔离开关、开关柜等开关设备的带电监测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行且无电气连接,主要意义如下:5.1采用带电监测/在线监测方式,不影响被测设备正常运行,降低了电网风险。5.2监测方式与被测设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点。5.3采用独特的时域、包络、重合度比对、时频矩阵等分析法,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。5.4内置基于海量典型样本的大数据和人工智能研判技术而建立的数据库,可真实反应被试品运行状态,有效诊断故障程度和类型。5.5符合智慧/智能型变电站建设原则,IED具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动及电流信号,完成分析计算后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监测数据的分析结果。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的标准化实施路径。杭州GIS振动声学指纹在线监测工作环境

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3.1技术原理变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁,可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。

OLTC切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号,信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析,可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。 杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测系统GZAFV-01型声纹振动监测系统(开关设备)设计和性能优化。

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四、GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能,并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能,生成声纹振动信号ATF图谱(系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法),更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。

6.62019年4月,在国网宁夏±800kV灵州特高压换流站、国网山西±800kV雁门关特高压变电站、国网江苏1000kV盱眙特高压和±800kV淮安特高压换流站等,我公司技术服务部的电气作业工程师会同变电站属地的省电科院和省检公司、电力设备厂家等的技术员运用我公司的GZAFV-01型系统对特高压变压器OLTC开展状态监测与评价的技术服务。6.72020年11月,我公司技术服务部的杨加浩工程师在广西南宁供电局的变电二所实训基地向广西电科院高压所黎大健主任、广西大学电气工程学院郑含博教授、***电力公司设备部王佳灵高工、南网高级技能**李炎、南宁供电局设备部检修专责罗工等各位领导**做变压器(绕组、OLTC)和开关设备的声纹振动监测技术的实操演示。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的政策支持背景。

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4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能:实时分析信号发展趋势,实现阈值超限自动告警,支持短信发送告警信息。4.1.9智能分析功能:软件内置典型故障特征的数据库,可与监测数据进行比对,通过信号波形、时间长度和幅值等特征值,诊断分析故障类型;也可添加新监测数据,方便后期横向、纵向比较;可将同一厂家同一型号的正常监测数据导入保存,便于对该厂家、型号的变压器监测数据曲线进行比对分析。4.1.10具有报表分析功能,自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量,并生成分析报表。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业合作案例。杭州GIS振动声学指纹在线监测遵循标准

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确保采集到的振动和声学数据具有足够的准确性和分辨率,以便于识别设备的正常运行状态与异常情况,可以采取以下措施:

选择合适的传感器:根据被监测设备的特性和监测要求选择适当类型和规格的振动和声学传感器。传感器应具有高灵敏度和适当的频率响应范围。校准传感器:定期对传感器进行校准,以确保其输出与实际测量值之间的准确对应关系。优化采样频率:根据设备的动态特性和可能发生的故障类型,设置合适的采样频率,以捕捉到振动和声学信号的关键特征。减少噪声干扰:采取措施减少环境噪声和电磁干扰,如使用屏蔽电缆、设置隔振平台、选择低噪声环境进行测量等。数据预处理:采用滤波、去噪等数据预处理技术,提高信号质量,减少噪声的影响。多传感器融合:使用多个传感器并结合不同的测量位置,可以提高数据的冗余性和鲁棒性,从而增强信号的准确性。动态范围调整:根据设备的运行状态调整测量系统的动态范围,确保在设备运行在不同负载条件下都能获得清晰的信号。数据后处理和特征提取:应用高级信号处理技术,如时频分析、小波变换等,提取出反映设备状态的关键特征。 杭州GIS振动声学指纹在线监测工作环境

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