監測振動售后服務

OLTC是在勵磁狀態下，通過改變繞組分接位置實現電網的有載調壓，起到穩定負載電壓、調節無功潮流、增加電網靈活度等重要作用。它是調壓變壓器中***的可動部件、關鍵部件之一。國際大電網委員會(GIGRE)等國內外統計結果表明（下圖1所示），OLTC故障占變壓器總體故障的30%以上，各類故障影響變壓器及整個電網的安全穩定運行，嚴重時更會導致大面積停電、電氣火災等事故。OLTC的故障模式有多種，具體包括傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操作機構失靈造成的拒動或滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。根據國家電網設備部發布的《設備管理重點工作任務》，2020年度需完成382臺換流變OLTC隱患整改，加快消除故障隱患。因此，實施OLTC在線監測與故障診斷不僅對確保變壓器及整個電網安全穩定運行具有重要的現實意義，也是今后的發展方向。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統原理。監測振動售后服務

AFV 信號分析法在 OLTC 狀態監測中的應用，能夠有效提高電力系統的可靠性和穩定性。OLTC 作為電力系統中的重要設備，其運行狀態直接影響到電力的傳輸和分配。當 OLTC 出現故障時，如觸頭接觸不良可能導致電弧產生，進而引發設備損壞和電力中斷。AFV 傳感器通過實時監測 OLTC 的振動信號，能夠及時發現這些潛在故障。一旦檢測到異常信號，系統可以迅速發出警報，并通過對信號的分析確定故障類型和位置，為維修人員提供準確的信息，縮短維修時間，減少電力系統的停電時間，保障電力供應的連續性和穩定性。有載開關聲紋振動以客為尊聲學指紋振動監測軟件介紹。

22、國家電網公司變電監測與診斷管理規定（試行）第11冊機械振動監測與診斷細則；23、中電聯T/CET標準：變壓器有載分接開關機械特性的聲紋振動分析法；24、南方電網公司新技術應用指南(2018年版)：變電設備運維檢修技術-聲學指紋技術；25、IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods（IEC60214.1分接開關第1部分：性能要求和試驗方法）；26、IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines（IEC60214.2分接開關第2部分：應用指南）；27、IEEEC57.131StandardRequirementsforTapChanger（IEEEC57.131分接開關的標準要求）；28、IEEEC57.143GuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents(IEEEC57.143液浸式變壓器和組件監控設備應用指南)；29、CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance(CIGRE工作組A2.34變壓器維護指南)。

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。杭州國洲電力科技有限公司的企業發展歷程與技術創新成果。

運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 的狀態，需要關注 OLTC 振動信號的多維度特征。OLTC 切換時產生的振動信號，其頻率、幅值、相位等特征都與設備的運行狀態密切相關。例如，當 OLTC 出現觸頭磨損故障時，振動信號的頻率分布會發生變化，高頻成分會增多；幅值也會隨著磨損程度的加深而增大。同時，信號的相位可能會發生偏移，這反映了內部機械結構的相對位置變化。通過對這些多維度特征的綜合分析，我們可以更加準確地判斷 OLTC 的故障類型和狀態，為設備的維修和保養提供更***的信息，確保電力系統的可靠運行。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統功能特點。專注振動要多少錢

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行業合作案例。監測振動售后服務

4.2.2具備實物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態信息鏈接入口，可掃碼讀取設備在線監測歷史數據及趨勢。通過掃碼或RFID識別設備，讀取設備ID信息，通過站內網絡（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務器，向服務器請求該設備的詳細信息，以及詳細的運行狀態，測試信息等。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。 監測振動售后服務