運(yùn)用 AFV 信號(hào)分析法判斷 OLTC 的狀態(tài),需要關(guān)注 OLTC 振動(dòng)信號(hào)的多維度特征。OLTC 切換時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào),其頻率、幅值、相位等特征都與設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)密切相關(guān)。例如,當(dāng) OLTC 出現(xiàn)觸頭磨損故障時(shí),振動(dòng)信號(hào)的頻率分布會(huì)發(fā)生變化,高頻成分會(huì)增多;幅值也會(huì)隨著磨損程度的加深而增大。同時(shí),信號(hào)的相位可能會(huì)發(fā)生偏移,這反映了內(nèi)部機(jī)械結(jié)構(gòu)的相對(duì)位置變化。通過(guò)對(duì)這些多維度特征的綜合分析,我們可以更加準(zhǔn)確地判斷 OLTC 的故障類型和狀態(tài),為設(shè)備的維修和保養(yǎng)提供更***的信息,確保電力系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動(dòng) 監(jiān)測(cè)與診斷系統(tǒng)技術(shù)方案。特高壓GIS振動(dòng)聲學(xué)指紋監(jiān)測(cè)生產(chǎn)廠家
變壓器/電抗器(下文皆用“變壓器”簡(jiǎn)稱)在電力系統(tǒng)中起到電壓變換、電能分配等重要作用,其安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)確保供電可靠性具有重要意義。有載分接開(kāi)關(guān)(下文皆用OLTC簡(jiǎn)稱)、繞組及鐵芯是變壓器的重要組成部分,三者故障率總和占變壓器整體故障70%左右,而傳統(tǒng)預(yù)防性試驗(yàn)有試驗(yàn)周期長(zhǎng)、影響變壓器正常運(yùn)行、耗費(fèi)人力物力等缺點(diǎn)。開(kāi)展基于聲學(xué)指紋的狀態(tài)監(jiān)測(cè),可在在線狀態(tài)下及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的潛在故障,并及時(shí)預(yù)警,從而延長(zhǎng)變壓器使用壽命,提高電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性。杭州服務(wù)的振動(dòng)廠家價(jià)格杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的研發(fā)背景與創(chuàng)新點(diǎn)。
4.2.2具備實(shí)物ID管理功能,提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口,可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)及趨勢(shì)。通過(guò)掃碼或RFID識(shí)別設(shè)備,讀取設(shè)備ID信息,通過(guò)站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)(4G/5G/WIFI)傳輸給云端服務(wù)器,向服務(wù)器請(qǐng)求該設(shè)備的詳細(xì)信息,以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài),測(cè)試信息等。4.2.3根據(jù)各時(shí)頻信號(hào)互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量(互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF圖譜特征參量(六等分區(qū)間均值)、總諧波畸變率、基頻信號(hào)能量比等狀態(tài)量,采用深度學(xué)習(xí)算法,自動(dòng)判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及機(jī)械故障類型。
4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測(cè)、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測(cè)狀態(tài)量,進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析,形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制,多參量融合分析不僅提高了識(shí)別故障的準(zhǔn)確性,而且還能**降低因單個(gè)參量判別故障帶來(lái)的誤報(bào)。例如,對(duì)于變壓器疑似問(wèn)題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動(dòng)信號(hào)、油溫、以及歷史電流電壓情況分析,在監(jiān)測(cè)到變壓器地聲紋振動(dòng)頻譜時(shí),GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動(dòng)去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號(hào),如果發(fā)現(xiàn)在某段時(shí)期確實(shí)有大電流沖擊,可給出預(yù)警:變壓器可能存在繞組變形地異常。
綜上所述,采用聲紋振動(dòng)法監(jiān)測(cè)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態(tài),適用于帶電監(jiān)測(cè)/在線監(jiān)測(cè),與變壓器無(wú)電氣連接而不影響正常運(yùn)行,有安裝方便、安全、可靠等優(yōu)點(diǎn)。我公司結(jié)合多年技術(shù)預(yù)研儲(chǔ)備及現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn),成功研制出GZAFV-01型聲紋監(jiān)測(cè)系統(tǒng),既有固定安裝的長(zhǎng)期在線監(jiān)測(cè)式,也有便攜式的帶電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及可移動(dòng)的在線重癥監(jiān)護(hù)式。GZAFV-01系統(tǒng)由聲紋振動(dòng)傳感器、驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流傳感器、數(shù)據(jù)采集裝置(在線監(jiān)測(cè)式:IED,便攜/手持式:主機(jī);下文皆用IED/主機(jī)簡(jiǎn)稱)、云服務(wù)器、通訊單元及供電單元構(gòu)成;操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析軟件結(jié)合包絡(luò)分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩陣、時(shí)域信號(hào)頻譜分析等多種算法,并提取故障診斷特征參量,在線狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的健康態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)與故障類型診斷。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。
OLTC動(dòng)作時(shí),典型聲紋振動(dòng)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)如下圖3.4所示。通過(guò)分解時(shí)域內(nèi)典型信號(hào)區(qū)間,可有效判斷OLTC驅(qū)動(dòng)電機(jī)啟動(dòng)、分接選擇器斷開(kāi)、分接選擇器閉合、切換開(kāi)關(guān)動(dòng)作、驅(qū)動(dòng)電機(jī)制動(dòng)等動(dòng)作順序,進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而,以上通過(guò)典型信號(hào)分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),為方便監(jiān)測(cè)人員快速完成診斷任務(wù),需通過(guò)多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時(shí)頻分布矩陣的信號(hào)比對(duì)等多種核心算法,實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測(cè),降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的行業(yè)影響力。杭州服務(wù)的振動(dòng)廠家價(jià)格
GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(變壓器、電抗器)的高靈敏度檢測(cè)和早期隱患捕捉。特高壓GIS振動(dòng)聲學(xué)指紋監(jiān)測(cè)生產(chǎn)廠家
OLTC的振動(dòng)信號(hào)主要通過(guò)兩種路徑傳播:一是通過(guò)靜觸頭的機(jī)械連接直接傳遞至變壓器外殼;二是通過(guò)變壓器油的聲波傳導(dǎo)。這兩種路徑的信號(hào)特征有所不同,靜觸頭傳遞的信號(hào)通常包含高頻成分(如觸頭撞擊),而油中傳播的信號(hào)則以中低頻為主(如機(jī)械共振)。AFV信號(hào)分析法需結(jié)合多傳感器布置,以捕捉不同頻段的振動(dòng)信息,從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。例如,觸頭接觸不良會(huì)導(dǎo)致高頻振動(dòng)能量增加,而彈簧彈性下降則可能引起低頻振動(dòng)幅值的變化。特高壓GIS振動(dòng)聲學(xué)指紋監(jiān)測(cè)生產(chǎn)廠家