AFV信号分析法是一种基于振动信号监测的OLTC(有载分接开关)状态诊断技术。其**原理是利用AFV(Acoustic Frequency Vibration)传感器采集变压器箱壁上的振动信号,通过分析信号的时域、频域特征,判断OLTC的运行状态。OLTC在切换过程中,内部机构(如触头、弹簧、传动装置)的运动会产生机械冲击和摩擦振动,这些... 【查看详情】
运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态,需要关注 OLTC 振动信号的多维度特征。OLTC 切换时产生的振动信号,其频率、幅值、相位等特征都与设备的运行状态密切相关。例如,当 OLTC 出现触头磨损故障时,振动信号的频率分布会发生变化,高频成分会增多;幅值也会随着磨损程度的加深而增大。同时,信号的相位可能会发生偏移,这反映了内部机... 【查看详情】
大数据技术在局部放电检测中的应用将有助于提高检测数据的价值挖掘能力。随着局部放电检测数据量的不断增加,大数据技术可以对这些海量数据进行存储、管理和分析。通过数据挖掘算法,可以从历史检测数据中发现潜在的局部放电规律和趋势,为设备的状态评估和故障诊断提供更***的信息。例如,通过对大量电力设备的局部放电数据进行聚类分析,可以发现不同类型设备在... 【查看详情】
OLTC的振动信号主要通过两种路径传播:一是通过静触头的机械连接直接传递至变压器外壳;二是通过变压器油的声波传导。这两种路径的信号特征有所不同,静触头传递的信号通常包含高频成分(如触头撞击),而油中传播的信号则以中低频为主(如机械共振)。AFV信号分析法需结合多传感器布置,以捕捉不同频段的振动信息,从而提高故障诊断的准确性。例如,触头接触... 【查看详情】
OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析OLTC的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验,为方便监测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更... 【查看详情】
运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态,需要关注 OLTC 在切换时的每一个细节。OLTC 切换时,内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,是 AFV 信号的主要来源。这些冲击力通过变压器油传递到变压器箱壁,在箱壁上引起的振动响应是多种激励现象的综合体现。我们通过对 AFV 信号的精确监测和深入分析,能够获取 OLTC ... 【查看详情】
AFV 信号分析法在 OLTC 状态监测中的应用,能够有效提高电力系统的可靠性和稳定性。OLTC 作为电力系统中的重要设备,其运行状态直接影响到电力的传输和分配。当 OLTC 出现故障时,如触头接触不良可能导致电弧产生,进而引发设备损坏和电力中断。AFV 传感器通过实时监测 OLTC 的振动信号,能够及时发现这些潜在故障。一旦检测到异常信... 【查看详情】
OLTC故障模式:传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操控机构失灵造成的拒动和滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。机械故障是OLTC的主要故障类型,它可损坏OLTC和变压器,影响电力系统的正常安全运行并造成严重后果。因此对OLTC带电运行中的机械性能进行在线监测,可预知故障可能性和... 【查看详情】