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

3.2.2感知层的IED/主机GZAFV-01系统的IED/主机由采集模块、处理模块、电源模块、USB接口、通信模块等组成。◆采集模块:实现6路声纹振动信号、1路电流信号的采集。◆处理模块:实现信号的放大、滤波和检波及A/D转换等功能,利用硬件对采集的信号进行处理,保证信号的有效性和可靠性,再将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号,便于IED/主机进行数据处理分析。◆电源模块:包括220V/AC电源的输入及降压转换,为IED/主机供电。◆USB接口:用于现场信号获取、调试。◆通信模块:用于向远端平台层的监测数据传输、操控指令接收。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的实时数据分析能力。振动声学指纹在线监测监测卡

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1.2变压器/电抗器运行状态概述变压器/电抗器(下文皆用“变压器”简称)在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用,其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关(下文皆用OLTC简称)、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分,三者故障率总和占变压器整体故障70%左右,而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测,可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障,并及时预警,从而延长变压器使用寿命,提高电网运行的可靠性。变压器振动声学指纹在线监测指纹监测的原理杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的多场景适用性。

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综上所述,采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态,适用于带电监测/在线监测,与变压器无电气连接而不影响正常运行,有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验,成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统,既有固定安装的长期在线监测式,也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置(在线监测式:IED,便携/手持式:主机;下文皆用IED/主机简称)、云服务器、通讯单元及供电单元构成;操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法,并提取故障诊断特征参量,在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。

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市场需求分析。

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GIS是当今输电网络中一种应用***的电气设备。通过将变电站中断路器、隔离开关、接地开关、PT、CT、避雷器、连接母线、电缆终端、进出线套管等一次设备经过优化设计并有序地结合为整体,在金属壳内封装起来,内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式相比较,GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点,因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构,一旦发生故障,影响范围大并且难以准确定位及快速抢修,将会带来严重的经济损失。随着GIS逐步在特高压输电网络推广应用,设备故障所造成的影响将进一步加大。近年来,国家电网公司状态检修工作不断深化,对设备可靠性的要求不断提高,及时、有效发现GIS内部潜伏性缺陷,保证GIS安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。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快速响应机制。开关设备声纹振动声学指纹在线监测监测图谱

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确保采集到的振动和声学数据具有足够的准确性和分辨率,以便于识别设备的正常运行状态与异常情况,可以采取以下措施:

选择合适的传感器:根据被监测设备的特性和监测要求选择适当类型和规格的振动和声学传感器。传感器应具有高灵敏度和适当的频率响应范围。校准传感器:定期对传感器进行校准,以确保其输出与实际测量值之间的准确对应关系。优化采样频率:根据设备的动态特性和可能发生的故障类型,设置合适的采样频率,以捕捉到振动和声学信号的关键特征。减少噪声干扰:采取措施减少环境噪声和电磁干扰,如使用屏蔽电缆、设置隔振平台、选择低噪声环境进行测量等。数据预处理:采用滤波、去噪等数据预处理技术,提高信号质量,减少噪声的影响。多传感器融合:使用多个传感器并结合不同的测量位置,可以提高数据的冗余性和鲁棒性,从而增强信号的准确性。动态范围调整:根据设备的运行状态调整测量系统的动态范围,确保在设备运行在不同负载条件下都能获得清晰的信号。数据后处理和特征提取:应用高级信号处理技术,如时频分析、小波变换等,提取出反映设备状态的关键特征。 振动声学指纹在线监测监测卡

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