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

时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹信号时频能量分布矩阵,同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间,计算各区间平均值作为特征参量,用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。图12振动声学指纹信号时频能量矩阵绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析振动声学指纹信号,实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示,基于振动声学指纹信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量,以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测使用说明。国洲电力振动声学指纹在线监测系统组件

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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。国洲电力振动声学指纹在线监测系统组件GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS本体监测功能特性。

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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

1、2020年10月20日,我公司荣获国网公司设备部的邀请,参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会,向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《振动声学指纹监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报,荣获与会的领导和**们的高度认可。如下图25所示:2、2020年10月22日,我公司总经理技术助理王国明博士以技术顾问的身份,参与国网冀北电力有限公司关于智慧物联体系建设专项劳动竞赛成果评审会,会上向国网冀北公司设备运行管理领域的各位领导和**们汇报了《电力设备振动声学指纹监测技术的发展态势和应用前景》,并会中作为厂家**参与技术评审,会后荣获与会的领导和**们的高度认可。杭州国洲电力科技有限公司简介。

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我公司研制的电力设备监测与诊断技术,特别是在变压器、高压电抗器、高压开关和电力电缆等电力设备的绝缘状态、运行状态的数据分析与状态评价方面,凭借我公司前沿的软硬件技术与先进的监测方法,为运维管理提供了质量的技术服务方案。我公司秉持专注、共赢、远航的经营理念,追求创新,在稳步发展的同时***研制人工智能、大数据云平台、万物互联等技术在电力设备监测与诊断技术上的科学应用,决心成为专注于综合智慧能源服务领域的“中国智造”**者、推动者、先行者,并在公司发展的进程中为客户、股东、员工以及其他合作方和社会创造更多的价值。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术背景。国洲电力振动声学指纹在线监测系统组件

杭州国洲电力科技有限公司各类高压开关监测系统的功能特点。国洲电力振动声学指纹在线监测系统组件

振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器(绕组、有载分接开关、铁心等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行,且与被测设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,主要意义如下:1、采用带电检测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;2、减少了人员进站检查的运维成本;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;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,提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**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、符合智慧变电站建设原则,监测系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹及其它信号。国洲电力振动声学指纹在线监测系统组件

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