在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZPD-01,GZAF-1000T,GZAF-1000S
在线监测企业商机

近年来,国家电网公司状态检修工作不断深化,对设备可靠性的要求不断提高,及时、有效发现GIS内部潜伏性缺陷,保证GIS安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。

目前针对GIS较成熟的监测方法,主要有电气法、声测法及化学分析法三大类,以上监测方法均针对的是放电性故障所产生的电磁、声、光、电弧分解产物等物理量。但在GIS的运行中,除了放电性故障之外,机械性故障也是导致事故发生的一大主要原因,当GIS存在开关触头接触异常、壳体对接不平衡、导杆轻微弯曲等缺陷时,在开关操作的机械力、负载电流产生的交变电动力等因素的作用下会产生机械性运动,造成设备异常振动。GIS的异常振动对其本体有很大危害,会造成SF6气体泄露、盆式绝缘子和绝缘支柱损伤、外壳接地点悬浮等缺陷,长期发展可能导致绝缘事故的发生。因此,加强对GIS机械性故障的监测,是保证GIS安全运行的重要手段。 杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的实时数据分析能力。国洲电力在线监测价格查询

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3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析声纹振动信号。如下图11(b)所示,基于声纹振动信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下:

3.3.2.1峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值,计算公式:THD=i=0nVi2V1,其中V1为100Hz基频分量有效值,Vi为各谐波分量有效值,i为频率索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,总谐波畸变率应较小;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,总谐波畸变率变大。 局放在线监测工作原理杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统结构。

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在线监测——工业4.0时代的智能守护在工业4.0时代,智能在线监测技术正逐渐成为提升生产效率、保障设备安全的关键工具。通过实时采集、分析设备运行数据,它能够及时发现潜在故障,预防设备停机,确保生产连续性和稳定性,是现代制造业不可或缺的智能守护者。

在线监测技术的应用范围在线监测技术广泛应用于电力、石化、冶金、交通等多个行业,对关键设备进行24小时不间断监测,如发电机、变压器、风机、压缩机等。它能够实时检测设备的振动、温度、压力等参数,为设备健康管理提供实时数据支持。

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统:概述:电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS(气体绝缘金属封闭开关设备:GASinsulatedSWITCHGEAR)、敞开式断路器、GIS隔离开关、敞开式隔离开关、开关柜断路器等,各类高压开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障,严重时更会导致电气火灾、停电等事故。现有定期检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点,较大地影响设备正常运行。开展基于振动声学指纹监测技术的状态评价,可在在线状态下及时发现高压开关类设备的潜在故障,并及时预警,从而延长设备使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以振动声学指纹监测技术为主,结合电流、行程等其他状态量,开发故障诊断算法并提取相关特征参量,研制完成的GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统适用于高压开关类设备的带电检测、移动式短期在线监测、固定式长期在线监测与故障诊断。杭州国洲电力科技有限公司在线监测技术的认证与合规性。

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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(下图1所示),OLTC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。OLTC的故障模式有多种,具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、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。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》,2020年度需完成382台换流变OLTC隐患整改,加快消除故障隐患。因此,实施OLTC在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义,也是今后的发展方向。杭州国洲电力科技有限公司局放在线监测技术背景。国洲电力在线监测价格查询

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3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析OLTC的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验,为方便监测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法,实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测,降低OLTC运行的故障风险。国洲电力在线监测价格查询

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