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杭州便攜式振動型振動聲學指紋維護說明

來源: 發布時間:2023-10-08

4.2.3根據各時頻信號相關系數、能量分布曲線特征參量(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疑似機械故障類型。圖16基于聲紋振動法的故障診斷4.2.4結合變壓器的帶電檢測、智能巡檢以及其他在線監測的狀態量,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疑似故障識別的準確性,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的診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析,在監測到變壓器的聲紋振動頻譜時,系統可以自動去查詢變壓器的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的異常。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋監測數據采集裝置。杭州便攜式振動型振動聲學指紋維護說明

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Q/GDWZ410高壓設備智能化技術導則;Q/GDWZ414變電站智能化改造技術規范;Q/GDW561輸變電設備狀態監測系統技術導則;Q/GDW739輸變電設備狀態監測主站系統變電設備在線監測I1接口網絡通信規范;Q/GDW1168-2013輸變電設備狀態檢修試驗規程;JB/T8314分接開關試驗導則;國家電網公司變電檢測管理規定(試行)第11分冊機械振動檢測細則;IEC60214.1Tap-changersPart1:PerformanceRequirementsandTestMethods;IEC60214.2Tap-changersPart2:ApplicationGuidelines;IEEEC57.131IEEEStandardRequirementsforTapChanger;IEEEC57.139IEEEGuideforDissolvedGasAnalysisinTransformerLoadTapChangers;IEEEC57.143IEEEGuideforApplicationforMonitoringEquipmenttoLiquid-ImmersedTransformersandComponents;CIGREWorkingGroupA2.34GuideforTransformerMaintenance。杭州變壓器振動聲紋推薦廠家GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監測與診斷系統聲紋振動監測與診斷技術的應用意義。

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3.3GIS及敞開式的隔離開關監測3.3.1技術背景隔離開關是電力系統中的重要組成部分,主要用于隔離電源、承載和切斷電流電路,與接地開關共同實現對高壓輸電線路和電氣設備的控制、保護和檢修。在合閘位置時,隔離開關可承載線路額定電流及在規定時間內的異常電流;在分閘位置時,隔離開關的觸頭間有符合要求的絕緣距離和明顯的斷開標志,確保檢修時人員和設備的安全。然而由于在材料、工藝、設計、安裝等方面存在的問題,以及頻繁動作時產生的電氣老化、機械磨損等缺陷,GIS及敞開式的隔離開關的故障率不斷升高,嚴重影響隔離開關和整個電力系統的安全穩定運行。因此,在線監測隔離開關以實現故障前預警,對提高設備和電網的可靠性具有重要意義。基于實時監控隔離開關振動聲學指紋及驅動電機電流信號,結合智能分析軟件,實現隔離開關運行狀態的***評價,可有效確保隔離開關及電網的安全穩定運行。

(7)振動相關性(MPC):振動相關性分析用一個特征量MPC表示各個測點之間的振動相關程度,該參量用于表示100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值,其計算公式為:MPC=e1i=1mei正常狀態下,由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分,基頻信號能量比應較大;存在故障時,諧波分量增加且峰值頻率發生偏移,基頻信號能量比變小。3.2GIS及開關柜中斷路器的監測3.2.1技術背景斷路器在電力系統中起到保護和控制作用,它根據供電系統運行的需要來可靠地投入或切除相應的線路或電氣設備,以確保系統安全運行。杭州國洲電力科技有限公司售后服務。

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三、系統概述GZOLM-1000G型GIS多參量監測與融合評價系統由感知層、采集層、傳輸層、平臺及應用層構成,本系統包含特高頻局部放電監測子系統、振動聲學指紋監測子系統、SF6氣體監測子系統、斷路器機械特性監測子系統、隔離開關機械特性監測子系統、金屬氧化物避雷器監測子系統及其它需要加裝的監測子系統。主要功能特點如下:?具備“固定式長期在線監測”、“移動式短期在線監測”兩種模式,分別應用于GIS在運行中各項參量長期在線監測、疑似異常時各項參量持續跟蹤的短期在線監測;國洲電力變壓器振動監測系統怎么樣?杭州變壓器振動聲紋推薦廠家

GZK-1000MP 型斷路器機械特性監測子系統。杭州便攜式振動型振動聲學指紋維護說明

?智能分析:依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫,包絡分析后可快速實現歷史信號重合度對比開展智能分析,更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度對比,GZAF-1000S監測系統引入互相關系數的計算。當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線互相關系數接近1時,實時采集的信號接近正常運行狀態;當互相關系數接近0時,被測設備可能存在故障。(7)振動相關性(MPC):振動相關性分析用一個特征量MPC表示各個測點之間的振動相關程度,該參數用于表示100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值,其計算公式為MPC=e1i=1mei正常狀態下,由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分,基頻信號能量比應較大;存在故障時,諧波分量增加且峰值頻率發生偏移,基頻信號能量比變小。杭州便攜式振動型振動聲學指紋維護說明

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