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浙江特高壓振動監測故障診斷

來源: 發布時間:2025-05-09

變壓器運行時,電流通過繞組時產生的電動力引起繞組振動,硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方,繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方,鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外,考慮到鐵芯振動的非線性特性,聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后,聲紋振動信號頻譜分布將發生改變,產生諧波分量。因此,信號分量可以作為區別繞組故障與鐵芯故障的重要依據,采用聲紋振動監測法可實現繞組及鐵芯在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。杭州國洲電力科技有限公司的核主要團隊介紹與技術研發實力。浙江特高壓振動監測故障診斷

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變壓器是電力系統變電站中非常重要的電力設備,它通過有載分接開關(下文皆用OLTC簡稱)的逐級動作,實現對電網帶電運行中的調壓。OLTC是調壓變壓器中***可動的部件。依靠OLTC準確及時的動作,不僅可減少和避免電壓大幅度波動,而且可以強制分配負荷流,保障安全可靠運行,增加調度的靈活性。OLTC由選擇器、切換開關和電動機構組成,其性能包括電氣性能和機械能。電氣性能是指觸頭接觸電阻,當觸頭接觸電阻增大時,會引起觸頭過熱,甚至燒損。機械性能是指OLTC切換過程中選擇和切換開關的動作順序和時間配合,及切換過程是否存在卡塞和觸頭切換不到位等變壓器振動指紋圖譜杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測功能的實時數據分析能力。

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GZAFV-01系統的功能特點4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實時地采集、顯示及分析。4.1.2具有時間觸發和電流觸發功能,可手動選擇信號觸發方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進行相似度分析,并自動計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進的能量譜分析功能,并能自動識別能量譜比較大的高低頻能量頻率。4.1.5獨有的信號處理功能,生成聲紋振動信號ATF圖譜(系我公司***軟著權的《變壓器有載分解開關及繞組振動測試軟件V1.0》中的**核心算法),更直觀、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態。4.1.6通過繞組及鐵芯聲紋振動信號頻譜分析可自動識別峰值頻率偏移及諧波增量,實時分析繞組及鐵芯運行狀態。4.1.7具有自動繪制聲紋振動和電流信號的歷史數據曲線趨勢功能。4.1.8閾值超限告警功能:實時分析信號發展趨勢,實現閾值超限自動告警,支持短信發送告警信息。

GZAFV-01系統已成功應用于智能變電站、智慧變電站及數字化變電站等示范項目(已經投運的廊坊特高壓站、濟南商西站、青島顧家站和勝利站、泰安天平站等),實現大型變壓器全振動在線監測與故障診斷,有效地提高設備運行可靠性。同時,我公司積極與各科研院所(南網電科院、廣西電科院、冀北電科院、山東電科院、江蘇電科院、浙江電科院)、供電公司(冀北、山東、山西、江蘇、寧夏等地的省檢)、變壓器制造商(山東電力設備制造廠、江蘇華鵬變壓器廠、南通的韓國曉星變壓器廠、杭州錢江變壓器廠等)、OLTC制造商(上海華明的遵義長征廠區、德國MR等)、變電站綜合監測系統平臺承建商(國網智能、南瑞科技、長園深瑞等)開展合作,不斷豐富各型號變壓器的聲紋振動信號樣本數據庫。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的用戶培訓支持。

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OLTC故障模式:傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操控機構失靈造成的拒動和滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。機械故障是OLTC的主要故障類型,它可損壞OLTC和變壓器,影響電力系統的正常安全運行并造成嚴重后果。因此對OLTC帶電運行中的機械性能進行在線監測,可預知故障可能性和判別故障類型,對電力系統安全運行具有重要的現實意義。

變壓器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前對OLTC狀態監測采用的是停電檢修的方式,根據一定的狀態檢修周期,對OLTC進行大規模的部件檢查、清洗和更換,但是停電檢修存在著以下很明顯的缺陷:◆必須中斷供電,影響同戶用電,造成一定的經濟損失。◆在狀態檢修周期間隔階段,OLTC的故障不易發現,引起供電事故的可能性大。◆傳統停電檢修方式對OLTC工作順序發生變化的故障無法監測,如切換開關等部件的動作順序和時間配合是否正確,以及切換過程是否存在卡塞和觸頭切換不到位等。 GZAFV-01型聲紋振動監測系統(變壓器、電抗器)監測和綜合分析。變壓器振動監測系統內容

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能量分布曲線

基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量,計算各層詳細分量信號能量,可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線,可判斷OLTC運行狀態,并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)

獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣,同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間,計算各區間平均值作為特征參量,用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 浙江特高壓振動監測故障診斷

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