在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZPD-01,GZAF-1000T,GZAF-1000S
在线监测企业商机

GZPD-01系统主要由高压电容、监测阻抗、信号采集及通信单元、客户机等4部分构成(如上图3.1所示)。3.1高压电容:安装于发电机中性点,用于耦合发电机绝缘内部或者表面的局部放电脉冲信号。3.2监测阻抗:用于拾取高频放电脉冲的阻抗,通过高压电容的放电脉冲信号经由监测阻抗转化为电压信号。3.3信号采集及通信单元:GZPD-01系统的主机。集成信号放大、滤波、A/D转换等功能,支持多通道同步采集;具备边缘计算能力,内置有线/4G/5G传输模块,实时传输原始数据及本地分析结果。3.4客户端:内置操控及监测数据分析软件的计算机。具有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(我司***软著权,英文简称:TF-Map,如下图4.1所示)、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。GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)的相关概述。有载开关声纹在线监测监测多少钱

有载开关声纹在线监测监测多少钱,在线监测

4.2.1功能描述高压开关柜主要由断路器、接地开关、避雷器、电流互感器、电压互感器及带电显示器等部件组成,在电力系统中起到通断、控制和保护等重要作用。近年来随着电网规模的不断扩大和电压等级的逐步提高,确保高压开关柜的安全稳定运行对提高电力系统的可靠性具有重要意义。开关柜在生产制造、运输、安装及运行过程中,由于原材料、加工工艺、冲击碰撞或老化等原因,在开关柜高压母线、绝缘体内部等处易产生绝缘缺陷,当绝缘缺陷处集中的电场强度达到该区域的击穿场强时就会出现局部放电现象。局部放电是开关柜绝缘劣化的主要原因,也是绝缘故障的早期表现形式。因此,在线监测局部放电可实现高压开关柜绝缘故障的早期预警,避免电气火灾、停电等重大事故发生。

4.2.2配置原则单台开关柜内配置1只局部放电传感器,每个开关柜室安装1个采集操控单元。传感器可选择UHF或三合一传感器(AA、UHF及TEV),采用磁吸方式吸附于开关柜内测,现场实物安装如下图4.3所示,子系统主要技术参数如下表4.2所示。 浙江振动在线监测有哪些在工业生产中,该技术对提高设备可靠性有哪些具体作用?

有载开关声纹在线监测监测多少钱,在线监测

检测参数设置功能中的传感器相关参数设置,需要检测人员对传感器的工作原理和性能有深入了解。在实际操作中,检测人员根据设备的电压等级、绝缘结构以及现场电磁环境等因素,合理调整传感器的安装位置和方向,以获取比较好的信号耦合效果。同时,通过软件设置传感器的增益、滤波参数等,优化传感器对局部放电信号的检测性能。例如,在检测 GIS 设备局部放电时,将特高频传感器安装在盆式绝缘子表面,并根据 GIS 设备内部电场分布特点,调整传感器的角度,使其能很大程度地接收局部放电产生的特高频信号。通过软件设置传感器的带通滤波器参数,滤除外界电磁干扰信号,提高局部放电信号的信噪比。

合理安排检修周期是状态检修模式下的重要任务。通过对 GIS 设备机械性故障的监测,能够准确评估设备的运行状态,为合理制定检修周期提供依据。对于监测数据显示运行状态良好的设备,可以适当延长检修周期,减少不必要的检修工作,降低运维成本。而对于存在机械性故障隐患的设备,则缩短检修周期,加强监测和维护,确保设备的安全运行。例如,根据监测系统对某区域内多台 GIS 设备的评估结果,对不同设备制定了差异化的检修周期,既保证了设备的可靠性,又提高了运维效率。技术在高湿度环境下,监测参数会受多大影响?

有载开关声纹在线监测监测多少钱,在线监测

3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度,GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5的a、b所示。

3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示,信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析,更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数:◆接近1时,OLTC接近正常运行状态。◆接近0时,OLTC可能存在故障。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测产品的用户反馈。智能化在线监测功能

杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的工作原理详解。有载开关声纹在线监测监测多少钱

趋势分析功能在电力设备的智能运维发展中具有广阔的应用前景。随着人工智能和大数据技术的不断发展,将趋势分析与智能算法相结合,能够实现对电力设备局部放电的智能预测和诊断。例如,利用深度学习算法对大量的局部放电趋势数据进行学习和训练,建立局部放电故障预测模型。该模型能够根据当前的局部放电趋势数据,预测设备在未来一段时间内发生故障的概率和类型,提前为运维人员提供准确的故障预警信息。同时,结合物联网技术,将局部放电监测系统与设备的智能运维平台深度融合,实现设备状态的实时监测、智能诊断和远程控制,推动电力设备运维向智能化、高效化方向发展。有载开关声纹在线监测监测多少钱

与在线监测相关的**
信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责