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在线声纹在线监测监测示意图

来源: 发布时间:2025年08月04日

合理安排检修周期是状态检修模式下的重要任务。通过对 GIS 设备机械性故障的监测,能够准确评估设备的运行状态,为合理制定检修周期提供依据。对于监测数据显示运行状态良好的设备,可以适当延长检修周期,减少不必要的检修工作,降低运维成本。而对于存在机械性故障隐患的设备,则缩短检修周期,加强监测和维护,确保设备的安全运行。例如,根据监测系统对某区域内多台 GIS 设备的评估结果,对不同设备制定了差异化的检修周期,既保证了设备的可靠性,又提高了运维效率。振动声学指纹识别技术对设备早期故障的预警参数有哪些?在线声纹在线监测监测示意图

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GZPD-01G局放在线监测系统能够长期稳定运行,实时监测GIS设备在运行过程中的绝缘状态情况,可以及时对GIS设备绝缘异常状态和放电性故障做出预警,为GIS设备的安全运行提供必要的指导数据,提高GIS设备运行的可靠性、安全性和有效性。本系统采用特高频法(UHF)及超声波(PD)法,优点是能对放电故障进行识别,抗干扰能力强,灵敏度较高,能对局部放电进行实时监测。系统原理及结构1、系统工作原理处于高压SF6气体环境中的局部放电,其放电信号的上升沿及持续时间极短,一般为ns级。典型GIS设备局部放电信号的频谱可从低频到数百MHz甚至1GHz以上。GIS设备的金属同轴结构是一个良好的波导,特高频(UHF)放电信号能够在GIS中有效地传播。UHF信号在经过绝缘子时,可以通过绝缘子露出金属法兰的部位到达GIS外部,因此可以在盆式绝缘子外部,采用特高频传感器对GIS内部的UHF局放信号进行监测。UHF信号在GIS罐体内部没有阻隔时,衰减很小,而在经过盆式绝缘子、转角、T连接等部位则衰减较大。UHF信号每经过一个绝缘子,信号强度衰减3~6dB,因此可以根据各传感器UHF信号的大小判断故障位置。在线声纹在线监测监测示意图杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测产品的市场竞争力。

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GZAFV-01系统中◆IED/主机具备多个点位开展实时连续性或周期性的监测GIS本体声纹振动信号,向平台层操控计算机传送监测数据开展智能分析,操控及监测数据分析软件实时展示分析结果和预警信息。◆具有比对分析功能:可将现测的与同规格被试品/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自动启动/复位功能,可连续实时监测、存储及导出1年以上数据。◆具备声纹振动信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能,可自动提取峰值频率、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,以作为GIS运行状态分析参数,用户可设置报警阈值。◆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比对开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01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的互相关系数:

检测参数设置功能中的传感器相关参数设置,需要检测人员对传感器的工作原理和性能有深入了解。在实际操作中,检测人员根据设备的电压等级、绝缘结构以及现场电磁环境等因素,合理调整传感器的安装位置和方向,以获取比较好的信号耦合效果。同时,通过软件设置传感器的增益、滤波参数等,优化传感器对局部放电信号的检测性能。例如,在检测 GIS 设备局部放电时,将特高频传感器安装在盆式绝缘子表面,并根据 GIS 设备内部电场分布特点,调整传感器的角度,使其能很大程度地接收局部放电产生的特高频信号。通过软件设置传感器的带通滤波器参数,滤除外界电磁干扰信号,提高局部放电信号的信噪比。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的报警功能。

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数据采集设备 IED 安装于 IED 智能组件柜中,其作用如同系统的 “数据收纳盒”。它通过特高频电缆与外置式特高频传感器紧密相连,特高频电缆具备低损耗、高传输速率的特性,能够将特高频传感器捕捉到的局部放电信号快速、准确地传输至 IED。在传输过程中,特高频电缆有效减少了信号的衰减与失真,确保了数据的完整性。IED 对接收的信号进行初步处理,如信号放大、滤波等,然后按照系统设定的规则,准备将处理后的数据传输至下一个环节,其稳定的工作性能保障了数据采集的连续性与准确性。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹相关在线监测产品。在线声纹在线监测监测布置

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GZPD-01系统功能特点4.7系统软件的监测数据采集功能及分析功能一体化设计,支持一键式安装。4.8可调参数**小化,便于现场快速设置及采集,自动更新参数后采集及存储数据。4.9具备LPF、HPF及BPF等多种数字滤波器及带宽选择功能。4.10具备采集数据自动保存、信号回放、趋势分析、历史数据查询等功能。4.11强大的TF-Map筛选功能:可根据TF-Map分布情况,框选并禁用噪声及干扰信号区间,实时实现采集过程中的信噪分离。4.12内置具有**级评价功能的典型局部放电数据库,结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别。4.13具有分组筛选功能:基于放电脉冲波形特征形成局部放电信号TF-Map,根据TF-Map分布情况分离多源缺陷的局部放电和噪音信号,并完成缺陷和噪音的类型识别。在线声纹在线监测监测示意图