振动声学指纹在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 厂家
  • 国洲电力
振动声学指纹在线监测企业商机

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本体振动产生的声纹振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时,声纹振动信号的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,易造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏,损坏绝缘子和绝缘支柱,影响外壳接地牢固,危及GIS运行安全。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环保效益分析。如何振动声学指纹在线监测监测价格

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3.3.2.3基频信号能量比(E)100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,计算公式:E=jmS1j2jmSj2,其中S1为100Hz基频分量的时域信号,Sj为原始信号,j为采样索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为声纹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。3.3.2.4互相关系数(r)正常状态与实测的声纹振动信号频谱图之间的相似度,计算公式:r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2,其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得声纹振动信号的频域分布,X和Y为对应信号的平均值,互相关系数范围为0~1。◆正常运行时,相关系数应接近于1。◆存在故障时,信号频率分布发生改变,互相关系数减小。在线声纹振动声学指纹在线监测监测试验杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的全流程支持。

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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。

GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外,放电性故障(如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等)也会导致声纹振动信号的产生。因此,通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障,具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。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科研支持背景。

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GIS及开关柜的断路器监测技术的功能特性◆具备声纹振动、分/合闸线圈/储能电机电流、行程、分/合闸位置等监测功能。◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能,自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数。◆IED/主机支持多通道信号同步实时采集,通道数不小于8个(可定制)。◆具有比对分析功能:可将现测与标准/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据,复电自动启动/复位功能;可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据。◆断路器每次动作后,IED/主机主动评估断路器运行状态,并自动上传分析结果。◆智能分析:依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库,包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对,引入互相关系数的计算,当实时采集信号包络分析曲线与正常状态包络分析曲线的互相关系数:接近1时,被测设备是接近正常状态。接近0时,被测设备是可能存在故障的异常状态。下图3.5所示为断路器典型声纹振动和储能电机电流的信号包络曲线图。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节能效益分析。杭州变压器振动声学指纹在线监测安装

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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。 如何振动声学指纹在线监测监测价格

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