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国洲电力振动声学指纹在线监测安装

来源: 发布时间:2024年05月04日

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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术交流与投运业绩。国洲电力振动声学指纹在线监测安装

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各特征参量定义如下:(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:电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第5页共12页=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。国洲电力振动声学指纹在线监测安装杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测怎么样?

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采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号,电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况,传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。为保持检测点的同一性,便于后期历史数据对比,建议所有振动传感器底座长期固定在变压器/电抗器外壁上。传感器安装示意图如下图3所示,变压器/电抗器声学指纹监测系统所有传感器单元均与变压器/电抗器本体无电气连接,安装简单方便,适用于在线监测或带电检测。(注:传感器数量及安装位置可根据具体技术规范或方案调整。)

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-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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(5)振动平稳性(DET):振动平稳性以理解为对振动信号周期性的一种衡量,如果振动平稳性较差,那么作为振动主要激励源的部件出现机械稳定性异常的可能性较大,其定义为h=其中,l**信号递归图中斜对角线的长度,P(l)**对角线长度为l的对角线的条数,Im**斜对角线的最小长度。DET值是一个介于0和I之间的数,对于正常运行的GIS而言,其机械结构确定性很高,其DET值接近1。(6)能量相似度(EDR):能量相似度分析用于衡量不同负载条件下测点振动能量的相似性,振动能量分布特性的改变能够反映GIS内部机械结构的变化,其定义为电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第6页共12页=1−100其中,vi为各频率信号归一化能量,μ为能量平均值。能量相似度分析通过对比测量信号的能量与目标能量差异来判断GIS振动是否异常。当某个测点的EDR值突然变大,这意味着该测点附近的机械结构可能出现异常。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安装

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。国洲电力振动声学指纹在线监测安装

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。国洲电力振动声学指纹在线监测安装