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特高压振动监测产品软件

来源: 发布时间:2024年08月07日

变压器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下,均会使绕组及铁芯压紧程度降低,绕组及铁芯故障分别约占变压器整体故障的36%和4%,对变压器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等,以上故障类型均可能导致绕组变形。传统的绕组变形监测与诊断方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI),以上方法*适用于离线或停电监测与诊断。铁芯典型故障包括压铁松动、铁芯接地不良、夹件松动或损伤,常用监测与诊断方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测与诊断。采用声纹振动法监测与诊断绕组及铁芯状态,适用于带电监测与诊断/在线监测与诊断,不影响电力变压器正常运行,且与设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点。杭州国洲电力科技有限公司电话支持。特高压振动监测产品软件

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实现对断路器机械特性的在线监测,准确得知断路器的工作状态和故障部位,可以有效减小维护工作量,增强检修的针对性,可显著提高供电系统可靠性和经济性。振动信号、动静触头分合闸线圈电流、储能电机电流、动静触头分合闸位移及分合闸位置是评价断路器是否健康及性能优劣的重要参量。因此通过在线监测振动、分合闸线圈和储能电机的电流、动静触头分合闸的位移及位置等参量,对判断断路器的健康程度和工作状态诊断具有重要意义。。在线振动监测传感器GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统结构。

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OLTC故障模式:传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操控机构失灵造成的拒动和滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。机械故障是OLTC的主要故障类型,它可损坏OLTC和变压器,影响电力系统的正常安全运行并造成严重后果。因此对OLTC带电运行中的机械性能进行在线监测,可预知故障可能性和判别故障类型,对电力系统安全运行具有重要的现实意义。

变压器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前对OLTC状态监测采用的是停电检修的方式,根据一定的状态检修周期,对OLTC进行大规模的部件检查、清洗和更换,但是停电检修存在着以下很明显的缺陷:◆必须中断供电,影响同户用电,造成一定的经济损失。◆在状态检修周期间隔阶段,OLTC的故障不易发现,引起供电事故的可能性大。◆传统停电检修方式对OLTC工作顺序发生变化的故障无法监测,如切换开关等部件的动作顺序和时间配合是否正确,以及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等。

3.2系统结构GZAFV-06型便携式声纹振动监测与诊断系统由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器(采用B/S结构)、通讯子系统及供电系统构成,本系统的框架示意图如下图3所示。3.2.1传感器GZAFV-06型便携式声纹振动监测与诊断系统传感层由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)传感器及驱动电机电流传感器,传感器外观及参数如下表1所示。振动传感器集成电荷放大器,将声纹振动信号转换成与之成正比的电压信号;自由场传感器是一种利用电容量变化而引起声电转换作用的传感器;电流传感器采用微型卡扣结构,便于现场安装,节省空间。传感器安装示意图如下图4所示,变压器声纹振动监测与诊断系统所有传感器单元与变压器本体无电气连接,安装简单方便,适用于在线监测与诊断或带电监测与诊断。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统过程跟踪汇报承诺。

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变压器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,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。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后,声纹振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据,采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统概述。杭州高压振动监测靠谱吗

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能量分布曲线

基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

时频能量分布矩阵(ATF图谱)

获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,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OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 特高压振动监测产品软件