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特高压振动监测识别

来源: 发布时间:2023年12月14日

三、技术方案3.1系统原理变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器振动监测与诊断分析的内容。变压器内部振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播,可由安装于外壁的振动传感器测得。OLTC切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号。信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映分接开关结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,使驱动电机电流发生变化。因此驱动电机电流与声纹振动的两类信号融合分析,可更加有效的评价OLTC的运行状况和疑似故障类型。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统售前技术服务.特高压振动监测识别

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一、概述变压器/电抗器(下文中二者皆用变压器代称)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。变压器的绕组、铁芯和有载分接开关(On-LoadTapChanger,下文中均以OLTC代称,相关标准名除外)是变压器的重要组成部分,三者的故障率总和占变压器整体故障的70%左右,而传统预防性检修方法具有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹振动(简称:声纹振动)信号的状态监测与诊断,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。特高压振动监测识别杭州国洲电力科技有限公司振动监测重要性。

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四、功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时的采集、显示及分析;4.1.2具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式;4.1.3可将任意两次监测的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度;4.1.4具有先进的能量谱分析功能,并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率;4.1.5独有的信号处理功能,生成振动信号及声纹信号ATF图(**算法,**所有),更直观、更便捷分析OLTC、绕组和铁芯的运行状态;4.1.6具有绕组和铁芯的声纹振动信号频谱分析功能,自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态;4.1.7振动、声纹和电流信号的历史数据曲线趋势功能;

4.2.3根据各时频信号相关系数、能量分布曲线特征参量(相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器运行状态及疑似机械故障类型。图16基于声纹振动法的故障诊断4.2.4结合变压器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测的状态量,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了疑似故障识别的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题的诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器的声纹振动频谱时,系统可以自动去查询变压器的历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器可能存在绕组变形的异常。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统技术方案。

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9.5售后服务方式9.5.1我方承诺GZOLM-1000G系列特高压GIS多参量监测与融合评价系统的质保期/正常运行为安装调试后正式投运起5年/10年以上,在质保期内**更换所有配件、耗材,并承担维护及通信费用,确保其能正常运行;9.5.2GZOLM-1000G系统投运后,贵方按年对本系统的运行率进行统计,对于运行率低于90%,贵方有权对质保金进行扣减、将本系统的质保期延长1年或要求我方以其它形式承担相应违约责任;电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”19/219.5.3GZOLM-1000G系统的运行超过质保期后,相关部件维修或更换只收取材料成本费用;9.5.4现场服务:杭州国洲电力科技有限公司售后服务。特高压振动监测识别

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(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动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OLTC正常状态与异常状态对比。下图13为正常状态下的声纹振动信号的时频能量矩阵。图13声纹振动信号的时频能量矩阵3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图14(a)为变压器运行时的绕组及铁芯声纹振动的时域信号。为更直观的分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析声纹振动信号,实现变压器在线运行状态下的监测与诊断。特高压振动监测识别