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杭州断路器振动声学指纹在线监测主要产品

来源: 发布时间:2024年04月16日

二、遵循标准:2.1GB/T4208外壳防护等级(IP代码);2.2DL/T860变电站通信网络和系统;2.3DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则;2.4DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分:通用检验规范;2.5DL/T1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分:通用技术规范;2.6DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则;2.7DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则;2.8DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则;2.9Q/GDW383智能变电站技术导则;2.10Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范;2.11Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则;2.12Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范;2.13国家电网公司智能组合电器技术规范(试行);2.14南方电网公司变电站设备在线监测装置通信通用技术规范;2.15Q/CSG1203021南方电网公司变电站设备在线监测通用技术规范;2.16南方电网公司在线监测综合处理单元技术规范。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测能量分布曲线。杭州断路器振动声学指纹在线监测主要产品

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二、相关标准GB/T4208外壳防护等级(IP代码);GB/T10230.1分接开关第1部分:性能要求和试验方法;GB/T10230.2分接开关第2部分:应用导则;DL/T265变压器有载分接开关现场试验导则;DL/T574变压器分接开关运行维修导则;DL/T846.8-2017高电压测试设备通用技术条件第8部分:有载分接开关测试仪;DL/T860变电站通信网络和系统;DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则;DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分:通用检验规范;DL/T1538电力变压器用真空有载分接开关使用导则;DL/T1540油浸式交流电抗器(变压器)运行振动测量方法;DLT1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分:电力变压器分接开关测试仪;DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则;杭州电抗器振动声学指纹在线监测传感器杭州国洲电力科技有限公司简介。

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数据采集装置GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统的数据采集装置由采集模块、信号处理模块、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。采集模块实现6路机械振动信号及1路驱动电机电流信号采集,信号处理模块实现信号放大、信号滤波、信号检波及A/D转换等功能。利用系统电路设计对采集的振动信号和电流信号进行处理,保证信号的有效性和可靠性,将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号,便于主机系统进行数据处理分析。电源模块包括电源输入(220V)及降压转换,为数据采集装置供电。USB接口用于现场信号获取、调试;4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图4和下表2所示。

概述:电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS(气体绝缘金属封闭开关设备:GASinsulatedSWITCHGEAR)、敞开式断路器、GIS隔离开关、敞开式隔离开关、开关柜断路器等,各类高压开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障,严重时更会导致电气火灾、停电等事故。现有定期检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点,较大地影响设备正常运行。开展基于振动声学指纹监测技术的状态评价,可在在线状态下及时发现高压开关类设备的潜在故障,并及时预警,从而延长设备使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以振动声学指纹监测技术为主,结合电流、行程等其他状态量,开发故障诊断算法并提取相关特征参量,研制完成的GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统适用于高压开关类设备的带电检测、移动式短期在线监测、固定式长期在线监测与故障诊断。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测基本功能。

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系统功能: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;具有报表分析功能,自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量,并生成分析报表。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测云平台服务器。杭州断路器振动声学指纹在线监测主要产品

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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。杭州断路器振动声学指纹在线监测主要产品