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来源: 发布时间:2022年08月15日

(4)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量矩阵。3.3.2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:杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测信号重合度分析。在线振动检测企业排名

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杭州国洲电力科技有限公司-振动声学指纹监测系统技术规范如下::2、规范性引用文件:下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,*注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其***版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T6593电子测量仪器质量检验规则;DL/T1540油浸式交流电抗器(变压器)运行振动测量方法;Q/GDW11304.1-2015电力设备带电检测仪器技术规范第1部分:带电检测仪器通用技术规范。特高压振动监测含义杭州国洲电力科技有限公司变压器/电抗器振动声学指纹监测系统概述。

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2、2020年10月22日,我公司总经理技术助理王国明博士以技术顾问的身份,参与国网冀北电力有限公司关于智慧物联体系建设专项劳动竞赛成果评审会,会上向国网冀北公司设备运行管理领域的各位领导和**们汇报了《电力设备振动声学指纹监测技术的发展态势和应用前景》,并会中作为厂家**参与技术评审,会后荣获与会的领导和**们的高度认可。4、2020年11月19日,我公司荣获南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请,向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报,获得了领导和**们的称赞与肯定。

Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则;Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范;Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则;Q/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;Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程;JB/T8314分接开关试验导则;国家电网公司变电检测管理规定(试行)第11分册机械振动检测细则;IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods;IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines;IEEEC57.131IEEEStandardRequirementsforTapChanger;IEEEC57.139IEEEGuideforDissolvedGasAnalysisinTransformerLoadTapChangers;IEEEC57.143IEEEGuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents;CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance。杭州国洲电力科技有限公司变压器振动监测系统监测理论知识。

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三、技术方案3.1系统原理变压器/电抗器振动主要包括有载分接开关切换时的瞬态振动、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,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器/电抗器声学指纹监测的分析内容。变压器/电抗器内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至变压器外壁,可由安装于外壁的加速度传感器测得。国洲电力振动监测系统分析。在线振动检测企业排名

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统怎么样?在线振动检测企业排名

振动声学指纹监测技术的实际成效与意义:振动声学指纹监测技术适用于变压器/电抗器(绕组、有载分接开关、铁心等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的在线监测与故障诊断,不影响其正常运行,且与设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点。主要意义和功能如下:1、采用带电检测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;2、减少了人员进站检查的运维成本;3、监测方式与设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点;4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法,并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量,提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库,可真实反应设备运行状态,有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型;6、符合智慧变电站建设原则,监测系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹及其它信号,完成分析计算后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。在线振动检测企业排名

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