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杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测

来源: 发布时间:2023年09月26日

数据采集装置安装在密封箱体内,在线监测型挂壁式主机使用强力磁铁吸附在变压器/电抗器的外壁(如下图5B所示),同时采集箱外侧涂抹胶水粘合。系统各种传感器、通信模块和前端主控单元统一采用220V供电方式。采集箱外部设有5个防水接口,分别为振动传感器接入孔防水接口、电流信号防水接口、电源线缆防水接口、USB信号防水接口、采集箱进出线孔,安装防水接头、机械振动信号、电流信号引入线缆孔安装双防12-PG13.5接头、通信引入线缆采用PG16型防水接头,并内外两边涂胶处理,进入双防接头之前的线缆均套金属保护管,采集箱内部接线端子做密封保护,确保采集箱内部整体密封。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。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测

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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,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识别故障的准确性,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地诊断可结合负荷、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/电抗器地振动声学指纹频谱时,系统可以自动去查询变压器/电抗器地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/电抗器可能存在绕组变形地异常。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统原理。

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杭州国洲电力科技有限公司,专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的各主设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研制,致力于为领域内的各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、发电、设备制造等合作方提供前列的解决方案。我公司于2014年1月把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”,并在研发部组建了专注于局部放电监测技术和振动声学指纹监测技术的两个技术组,成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和振动声学指纹监测技术,且至今已在合作方的实验室、投运站场、制造厂区上大量运用多年,为综合智慧能源服务领域中电网的可靠运行提供了逐年增长的先进的、高效的技术支持。

各类高压开关监测系统的技术参数类别指标名称技术指标备注振动声学指纹传感器励磁电压DC18~30V频率范围为0.5Hz~3kHz的传感器适用于GIS本体振动声学指纹监测;频率范围为0.5Hz~20kHz的传感器适用于隔离开关及断路器机械特性监测。励磁电流2~20mA灵敏度100mV/g测量范围50g频率范围0.5Hz~3kHz/20kHz数量1个电流传感器电流范围0~20A适用于隔离开关及断路器机械特性监测。频率范围10Hz~100kHz线性度<1%误差<1%噪声比优于80dB数量6个位移传感器测量范围0~300mm适用于断路器机械特性监测。时间分辨率优于0.1ms行程分辨率优于0.1mm数量1个IED(监测单元)采样率200kS/s采样精度16bit通道数量8(可根据监测需求定制)通讯接口RS485、RJ45、光纤、4G/5G杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测概述。

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包络分析:为提高在线监测的准确度,GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此,GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。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技术背景。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS本体监测技术背景。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测

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。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测