杭州高壓開關振動聲學指紋在線監測推薦

來源: 發布時間:2025-04-05

4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量(互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF圖譜特征參量(六等分區間均值)、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量,采用深度學習算法,自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量,進行數據的多參量融合分析,形成基于多源數據的故障預警機制,多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性,而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如,對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析,在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時,GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號,如果發現在某段時期確實有大電流沖擊,可給出預警:變壓器可能存在繞組變形地異常。 GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測歷史數據對比。杭州高壓開關振動聲學指紋在線監測推薦

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3.2.1感知層的傳感器GZAFV-01系統的感知層如上圖3.1所示,由IED/主機、6路聲紋振動傳感器、1路電流傳感器等構成,聲紋振動傳感器集成電荷放大器,將聲紋振動信號轉換成與之成正比的電壓信號;電流傳感器采用微型卡扣結構,便于現場安裝。各傳感器外觀及參數如下表1所示。◆3路聲紋振動傳感器采集取OLTC振動信號,通過固定底座安裝在變壓器外壁,安裝位置選取平行于OLTC的垂直傳動桿方向,且盡量靠近OLTC的觸頭組處。◆1路電流傳感器采集OLTC驅動電機電流信號,安裝于OLTC驅動電機電源線處。◆3路聲紋振動傳感器采集變壓器繞組及鐵芯聲紋振動信號,安裝位置選取于上夾件底部、非冷卻器側油箱表面中部、油箱頂部中心點。為保持監測點的同一性,便于后期監測數據的時間軸線比對,所有聲紋振動傳感器底座長期固定在變壓器外壁上。安裝示意圖如下圖3所示。(備注:傳感器安裝的數量及位置可根據被測設備的監測需求而靈活調整)研制的振動聲學指紋在線監測系統售后服務GZAFV-01型聲紋振動監測系統(開關設備)高效檢測和設備保護。

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GZAFV-01系統的IED/主機形態分便攜式帶電監測(分體機,如上圖3.3、一體機)、長期固定在線監測式(標準1U的IED,如上圖3.3)等機型。其中,便攜式一體機結構輕巧,適用于帶電巡檢、故障診斷;標準監測單元與壁掛式監測單元適用于長期在線監測與故障診斷。6.12020年10月20日,我公司榮獲國網公司設備部的邀請,委派技術智造中心總監王國明博士參與國網設備部組織的關于智慧變電站技術方案審查會,向與會的國網公司設備部、各省公司設備部及各省電科院的領導和**們做了《聲紋振動監測技術在變電站主設備智慧型綜合監測中的作用和實施方案》的匯報,獲與會領導和**們的高度認可。如下圖6.1所示。

從振動和聲學數據中提取有用的特征,以便建立設備的聲學指紋,通常會用到以下信號處理技術:傅里葉變換(FFT):用于分析信號在頻域中的特性,可以識別出設備運行時的固有頻率和諧波成分。短時傅里葉變換(STFT):與FFT相比,STFT能夠展示信號隨時間變化的頻率特性,適用于非平穩信號的分析。小波變換:具有良好的時頻局部化特性,能夠在多尺度上分析信號,適合捕捉瞬態事件和局部特征。包絡檢測:用于提取振動信號的振幅包絡,可以用來表示信號的動態特性。頻譜分析:通過計算信號的功率譜密度(PSD)或幅值譜,可以識別出信號的頻率成分和能量分布。時頻分析方法:如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等,這些方法能夠提供信號的時頻表示,有助于分析復雜非線性和非平穩信號。模態分析:通過識別設備振動的模態特性,可以提取出與設備結構和損傷相關的特征。熵分析:如時域熵、頻域熵或小波熵,這些方法可以量化信號的不確定性和復雜性,有助于識別設備狀態的變化。統計分析:包括均值、方差、標準差等統計參數,可以描述信號的波動性和穩定性。高階統計量:如偏度和峰度,它們可以提供信號分布形狀的信息,有助于識別異常模式。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的市場推廣策略。

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功能特性◆IED/主機具備多個點位開展實時連續性或周期性的監測GIS本體聲紋振動信號,向平臺層操控計算機傳送監測數據開展智能分析,操控及監測數據分析軟件實時展示分析結果和預警信息。◆具有比對分析功能:可將現測的與同規格被試品/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自動啟動/復位功能,可連續實時監測、存儲及導出1年以上數據。◆具備聲紋振動信號時域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能,可自動提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量,以作為GIS運行狀態分析參數,用戶可設置報警閾值。◆智能分析:依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫,包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對開展智能分析,更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對,GZAFV-01系統引入互相關系數的計算,當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線的互相關系數:GZAF-1000S系列高壓開關振動聲學指紋監測系統--GIS及開關柜的斷路器監測技術背景。杭州GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測功能特性

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二、相關標準(遵循但不限于下列標準)2.1GB/T4208外殼防護等級(IP代碼)。2.2GB/T10230.1分接開關第1部分:性能要求和試驗方法。2.3GB/T10230.2分接開關第2部分:應用導則。2.4DL/T265變壓器有載分接開關現場試驗導則。2.5DL/T574變壓器分接開關運行維修導則。2.6DL/T846.8-2017高電壓測試設備通用技術條件第8部分有載分接開關測試儀。2.7DL/T860變電站通信網絡和系統。2.8DL/T1430變電設備在線監測系統技術導則。2.9DL/T1432.1變電設備在線監測裝置檢驗規范第1部分:通用檢驗規范。2.10DL/T1538電力變壓器用真空有載分接開關使用導則。2.11DL/T1540油浸式交流電抗器(變壓器)運行振動測量方法。2.12DL/T1694.2高壓測試儀器及設備校準規范第2部分:電力變壓器分接開關測試儀。2.13DL/T1805電力變壓器用有載分接開關選用導則。2.14Q/GDW383智能變電站技術導則。杭州高壓開關振動聲學指紋在線監測推薦

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