振动声学指纹在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 厂家
  • 国洲电力
振动声学指纹在线监测企业商机

一、概述变压器在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用,其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关、绕组及铁芯是变压器/电抗器的重要组成部分,三者的故障率总和占变压器/电抗器整体故障的70%左右,而传统预防性检修方法具有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测,可在在线状态下及时发现变压器/电抗器有载分接开关、绕组及铁芯的潜在故障,并及时预警,从而延长变压器使用寿命,提高电网运行的可靠性。有载分接开关(On-LoadTapChanger,OLTC)是在励磁状态下,通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压,起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明,有载分接开关故障占变压器总体故障的30%以上,各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行,严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。杭州国洲电力科技有限公司简介。振动声学指纹在线监测主界面

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传统的绕组变形检测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI),以上方法*适用于离线或停电检测。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,常用检测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。采用声学指纹法检测绕组及铁芯状态,适用于带电监测/在线监测,不影响电力变压器/电抗器正常运行,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结合多年研发及现场经验,成功研制GZAF-1000T系列变压器/电抗器声学指纹监测系统,既有固定安装的长期在线监测,也有便携式的带电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第3页共29页电检测系统及可移动的重症监护系统。监测系统由压电式加速度传感器、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,结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、频谱分析等多种算法,并提取故障诊断特征参量,在线状态下实现变压器有载分接开关及本体(绕组及铁芯)全振动监测与故障诊断。振动声学指纹在线监测主界面GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测技术背景。

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GIS及敞开式的隔离开关监测:功能特性:各特征参量定义如下:(1)分合动作时间:根据电机电流的变化来获取驱动电机启动至停止的时长;(2)电机峰值电流:电机电流出现后的瞬态过程中,电流的***个大半波的峰值;(3)电机电流燃弧时间:电机电流停止末端,电流变小后又增大,直至电流归零的持续时间;(4)电流抖动:电机在驱动连杆时,电机电流不稳定状态称为电流抖动;(5)振动声学高幅值关键特征:捕获一些振动幅值比较大的时间点;(6)振动声学脉动关键特征:振动信号进过小波滤波后,时域及频域分布特性。

1、2020年10月20日,我公司荣获国网公司设备部的邀请,参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会,向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《振动声学指纹监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报,荣获与会的领导和**们的高度认可。如下图25所示:2、2020年10月22日,我公司总经理技术助理王国明博士以技术顾问的身份,参与国网冀北电力有限公司关于智慧物联体系建设专项劳动竞赛成果评审会,会上向国网冀北公司设备运行管理领域的各位领导和**们汇报了《电力设备振动声学指纹监测技术的发展态势和应用前景》,并会中作为厂家**参与技术评审,会后荣获与会的领导和**们的高度认可。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。

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采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号,电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况,传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。为保持检测点的同一性,便于后期历史数据对比,建议所有振动传感器底座长期固定在变压器/电抗器外壁上。传感器安装示意图如下图3所示,变压器/电抗器声学指纹监测系统所有传感器单元均与变压器/电抗器本体无电气连接,安装简单方便,适用于在线监测或带电检测。(注:传感器数量及安装位置可根据具体技术规范或方案调整。)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。振动声学指纹在线监测主界面

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术方案。振动声学指纹在线监测主界面

重合度对比如图9所示,包络分析后可快速实现历史信号重合度对比分析,更直观地判断有载分接开关运行状态。为量化信号重合度对比,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,有载分接开关可能存在故障。能量分布曲线基于小波变换的振动信号多分辨率分析结果如下图10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。对比正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断有载分接开关运行状态,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。图11为正常状态与异常状态振动信号能量分布曲线对比。振动声学指纹在线监测主界面

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