振动基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列,
振动企业商机

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监测历史数据对比。智能振动声纹研究

智能振动声纹研究,振动

6.4对于电力设备(以GIS为例)的诊断可以结合负荷与损耗、特高频局放信号、本体振动信号、SF6气体综合信号、断路器机械特性信号以及历史电流与电压情况来基于多源数据融合分析。例如:是否有发生过因大电流冲击等;还可以结合局放和SF6气体分解产物监测,判断GIS是否存在局放以及局放严重程度。再如:在监测到不正常的振动频谱时,系统可以自动去查询GIS的历史电流与电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,那么可以给出一个预警:GIS可能存在异常。国洲电力振动声纹研究GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统相关标准。

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各类高压开关监测系统的技术参数类别指标名称技术指标备注振动声学指纹传感器励磁电压DC18~30V频率范围为0.5Hz~3kHz的传感器适用于GIS本体振动声学指纹监测;频率范围为0.5Hz~20kHz的传感器适用于隔离开关及断路器机械特性监测。励磁电流2~20mA灵敏度100mV/g测量范围50g频率范围0.5Hz~3kHz/20kHz数量1个电流传感器电流范围0~20A适用于隔离开关及断路器机械特性监测。频率范围10Hz~100kHz线性度<1%误差<1%噪声比优于80dB数量6个位移传感器测量范围0~300mm适用于断路器机械特性监测。时间分辨率优于0.1ms行程分辨率优于0.1mm数量1个IED(监测单元)采样率200kS/s采样精度16bit通道数量8(可根据监测需求定制)通讯接口RS485、RJ45、光纤、4G/5G其他过电压保护、抗干扰功能规格便携式(一体机、分体机)、标准监测单元、壁挂式监测单元

二、相关标准GB/T4208外壳防护等级(IP代码);GB/T10230.1分接开关第1部分:性能要求和试验方法;GB/T10230.2分接开关第2部分:应用导则;DL/T265变压器有载分接开关现场试验导则;DL/T574变压器分接开关运行维修导则;DL/T846.8-2017高电压测试设备通用技术条件第8部分:有载分接开关测试仪;DL/T860变电站通信网络和系统;DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则;DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分:通用检验规范;DL/T1538电力变压器用真空有载分接开关使用导则;DL/T1540油浸式交流电抗器(变压器)运行振动测量方法;DLT1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分:电力变压器分接开关测试仪;DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则;Q/GDW383智能变电站技术导则;杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感器。

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4.4GZK-1000MP型断路器机械特性监测子系统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,显著提高供电系统可靠性和经济性。线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器在线监测中非常重要的参数,是衡量断路器性能优劣的重要指标。因此,通过在线监测系统准确提取分闸电流、合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值,对判断断路器的健康程度和工作状态诊断具有重要意义。断路器机械特性监测单元主要功能特性如下:GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统基本功能。国洲电力振动声纹研究

杭州国洲电力科技有限公司振动监测系统软件界面。智能振动声纹研究

主要意义如下:6.1采用带电监测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;6.2减少了人员进站检查的运维成本;6.3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;6.4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,提高在线监测的准确度。6.5内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的专家分析型数据库,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;6.6符合智慧变电站建设原则,本系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动及融合其它信号,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分析结果。智能振动声纹研究

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