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杭州国洲电力振动声学指纹在线监测工作原理 国洲电力供应

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所在地: 浙江省
***更新: 2025-05-18 07:03:25
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产品详细说明

功能特性◆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:杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业合作案例。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测工作原理

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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。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测工作原理杭州国洲电力科技有限公司的企业荣誉与资质认证。

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4.2智慧化功能4.2.1具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动信号及驱动电机电流信号,完成OLTC信号包络、ATF图谱等分析,完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算,根据传输层要求统一通讯接口及数据结构,根据平台层及应用层要求上传分析结果。4.2.2具备实物ID管理功能,提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口,可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备,读取设备ID信息,通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器,向服务器请求该设备的详细信息,以及详细的运行状态,测试信息等。

综上所述,采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态,适用于带电监测/在线监测,与变压器无电气连接而不影响正常运行,有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验,成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统,既有固定安装的长期在线监测式,也有便携式的带电监测系统及可移动的在线重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置(在线监测式:IED,便携/手持式:主机;下文皆用IED/主机简称)、云服务器、通讯单元及供电单元构成;操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号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OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。杭州国洲电力科技有限公司的企业发展历程与技术创新成果。

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电力系统中的开关类设备主要包括GIS、AIS(敞开式断路器)、GIS/敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、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,现有状态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。GIS是当今输电网络中一种应用***的电气设备。通过将变电站中断路器、隔离开关、接地开关、PT、CT、避雷器、连接母线、电缆终端、进出线套管等一次设备经过优化设计并有序地结合为整体,在金属壳内封装起来,内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式相比较,GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点,因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构,一旦发生故障,影响范围大并且难以准确定位及快速抢修,将会带来严重的经济损失。随着GIS逐步在特高压输电网络推广应用,设备故障所造成的影响将进一步加大。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的智能化设计。杭州高压开关振动声学指纹在线监测使用说明书

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从振动和声学数据中提取有用的特征,以便建立设备的声学指纹,通常会用到以下信号处理技术:傅里叶变换(FFT):用于分析信号在频域中的特性,可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换(STFT):与FFT相比,STFT能够展示信号随时间变化的频率特性,适用于非平稳信号的分析。小波变换:具有良好的时频局部化特性,能够在多尺度上分析信号,适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测:用于提取振动信号的振幅包络,可以用来表示信号的动态特性。频谱分析:通过计算信号的功率谱密度(PSD)或幅值谱,可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法:如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等,这些方法能够提供信号的时频表示,有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析:通过识别设备振动的模态特性,可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析:如时域熵、频域熵或小波熵,这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性,有助于识别设备状态的变化。统计分析:包括均值、方差、标准差等统计参数,可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量:如偏度和峰度,它们可以提供信号分布形状的信息,有助于识别异常模式。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测工作原理

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