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电抗器振动声学指纹在线监测云平台服务器

来源: 发布时间:2024年03月01日

GIS及敞开式的隔离开关监测:功能特性:主要功能特性如下:采用加速度传感器及电流传感器监测隔离开关振动声学指纹及电机电流信号;具有比对分析功能:可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行横向及纵向比对分析;具有诊断分析功能:可对隔离开关状态进行诊断,并上传原始数据及分析结果;具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能,可连续监测、存储及导出功能,可够存储500次以上的操作数据,并具备批量处理数据功能;具备振动声学指纹及电机电流信号波形、包络分析、时频图谱等展示功能;自动提取分合动作时间、电机峰值电流、电机电流燃弧时间、电流抖动振动声电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第8页共12页学高幅值关键特征、振动声学脉动关键特征等参量;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对比开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比,GZAF-1000S监测系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时,实时采集的信号接近正常运行状态;当互相关系数接近0时,被测设备可能存在故障。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测功能特性。电抗器振动声学指纹在线监测云平台服务器

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有载分接开关运行状态分析:有载分接开关动作时,典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断分接开关驱动电机启动、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,进而分析分接开关的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验,为方便检测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种**算法,实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测,降低变压器/电抗器运行的故障风险。断路器振动声学指纹在线监测软件功能GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及开关柜的断路器监测功能特性。

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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。各特征参量定义及解释如下:(1)峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。(2)总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD):所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值,计算公式如下:=2其中100Hz基频分量有效值,为频率索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,总谐波畸变率应较小;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,总谐波畸变率变大。

敞开式断路器监测:技术背景:敞开式断路器在电力系统中起到保护和控制作用,它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备,以确保系统安全运行。实现对断路器机械特性的在线监测,准确得知断路器的工作状态和故障部位,可以有效减小维护工作量,增强检修的针对性,***提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器非常重要的参数,是衡量断路器性能优劣的重要指标。因此,通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分闸电流、合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值,对判断断路器的健康程度和工作状态诊断具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测主要产品有哪些?

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系统功能:3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号,完成有载分接开关信号包络、ATF等分析,完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算,根据传输层要求统一通讯接口及数据结构,根据平台层及应用层要求上传分析结果;具备实物ID管理功能,提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口,可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备,读取设备ID信息,通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器,向服务器请求该设备的详细信息,以及详细的运行状态,测试信息等。根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、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/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量,杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统功能。电抗器振动声学指纹在线监测云平台服务器

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统功能特点。电抗器振动声学指纹在线监测云平台服务器

独有的信号处理功能,生成振动声学指纹信号ATF图(**算法,**所有),更直观、更便捷分析有载分接开关及绕组和铁芯的运行状态;具有绕组及铁芯振动声学指纹信号频谱分析功能,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;振动声学指纹信号和电流信号历史数据曲线趋势功能;信号阈值告警功能,软件自动分析信号增长趋势,实现自动告警,也可手动设置告警阈值,支持短信告警;智能分析功能:系统软件内置海量故障特征的数据库,可与测得的数据进行比对,通过信号波形、时间长度和幅值等特征值,诊断分析故障类型;也可添加新测得的数据,方便后期横向、纵向比较;软件可将同一厂家同一型号的正常检测数据进行导入保存,便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析;电抗器振动声学指纹在线监测云平台服务器