变压器/电抗器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,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。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后,振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据,采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。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?GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主要产品

(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。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主要产品GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统遵循标准。

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。
各类高压开关监测系统的功能特点:GIS本体监测:技术背景:GIS运行时,电流通过高压导体时产生的电动力引起振动,由于导体所受电动力正比于负载电流的平方,GIS本体振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时,振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。GIS本体机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时,在交变电场作用下发生异常振动,长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动,引发局部放电,甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏,损坏绝缘子和绝缘支柱,影响外壳接地的牢固,危及主设备运行安全。因此开展振动声学指纹检测、实时频谱分析并提取相关特征参量对提高GIS运行的可靠性具有重要意义。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测技术交流与投运业绩。

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-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统技术说明。GIS振动声学指纹在线监测数据采集装置
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测传感器。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主要产品
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,GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主要产品
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