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浙江特高压振动监测故障诊断

来源: 发布时间:2025-05-09

变压器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后,声纹振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据,采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下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核主要团队介绍与技术研发实力。浙江特高压振动监测故障诊断

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变压器是电力系统变电站中非常重要的电力设备,它通过有载分接开关(下文皆用OLTC简称)的逐级动作,实现对电网带电运行中的调压。OLTC是调压变压器中***可动的部件。依靠OLTC准确及时的动作,不仅可减少和避免电压大幅度波动,而且可以强制分配负荷流,保障安全可靠运行,增加调度的灵活性。OLTC由选择器、切换开关和电动机构组成,其性能包括电气性能和机械能。电气性能是指触头接触电阻,当触头接触电阻增大时,会引起触头过热,甚至烧损。机械性能是指OLTC切换过程中选择和切换开关的动作顺序和时间配合,及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等变压器振动指纹图谱杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的实时数据分析能力。

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GZAFV-01系统的功能特点4.1基本功能4.1.1支持多通道信号同步实时地采集、显示及分析。4.1.2具有时间触发和电流触发功能,可手动选择信号触发方式。4.1.3可将任意两次测量的图谱进行相似度分析,并自动计算图谱的重合度。4.1.4具有先进的能量谱分析功能,并能自动识别能量谱比较大的高低频能量频率。4.1.5独有的信号处理功能,生成声纹振动信号ATF图谱(系我公司***软著权的《变压器有载分解开关及绕组振动测试软件V1.0》中的**核心算法),更直观、更便捷分析OLTC及绕组和铁芯的运行状态。4.1.6通过绕组及铁芯声纹振动信号频谱分析可自动识别峰值频率偏移及谐波增量,实时分析绕组及铁芯运行状态。4.1.7具有自动绘制声纹振动和电流信号的历史数据曲线趋势功能。4.1.8阈值超限告警功能:实时分析信号发展趋势,实现阈值超限自动告警,支持短信发送告警信息。

GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等),实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断,有效地提高设备运行可靠性。同时,我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商(上海华明的遵义长征厂区、德国MR等)、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作,不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。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用户培训支持。

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OLTC故障模式:传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操控机构失灵造成的拒动和滑档现象、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。机械故障是OLTC的主要故障类型,它可损坏OLTC和变压器,影响电力系统的正常安全运行并造成严重后果。因此对OLTC带电运行中的机械性能进行在线监测,可预知故障可能性和判别故障类型,对电力系统安全运行具有重要的现实意义。

变压器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前对OLTC状态监测采用的是停电检修的方式,根据一定的状态检修周期,对OLTC进行大规模的部件检查、清洗和更换,但是停电检修存在着以下很明显的缺陷:◆必须中断供电,影响同户用电,造成一定的经济损失。◆在状态检修周期间隔阶段,OLTC的故障不易发现,引起供电事故的可能性大。◆传统停电检修方式对OLTC工作顺序发生变化的故障无法监测,如切换开关等部件的动作顺序和时间配合是否正确,以及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等。 GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)监测和综合分析。变压器振动监测系统内容

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能量分布曲线

基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

时频能量分布矩阵(ATF图谱)

获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间,计算各区间平均值作为特征参量,用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 浙江特高压振动监测故障诊断

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