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智能振动声学指纹在线监测监测卡

来源: 发布时间:2025-07-06

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用户定制化服务。智能振动声学指纹在线监测监测卡

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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。声学指纹振动声学指纹在线监测电话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经济效益分析。

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3.1技术原理变压器振动主要包括OLTC切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、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、以及冷却装置工作时的振动。其中,由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz,不作为变压器的分析内容。变压器内部的声纹振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁,可由安装于外壁的声纹振动传感器测得。

OLTC切换过程中,分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生声纹振动信号,信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息,可反映OLTC结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象,必然伴随着电机驱动力矩的变化,从而使驱动电机电流发生变化。因此,可通过监测驱动电机电流信号与声纹振动信号的结合分析,可更加有效的评价OLTC在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。

OLTC是在励磁状态下,通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压,起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明(下图1所示),OLTC故障占变压器总体故障的30%以上,各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行,严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。OLTC的故障模式有多种,具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、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。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》,2020年度需完成382台换流变OLTC隐患整改,加快消除故障隐患。因此,实施OLTC在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义,也是今后的发展方向。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用户界面优化。

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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。杭州国洲电力科技有限公司的企业简介与主要技术优势。智能振动声学指纹在线监测监测卡

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3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示,基于声纹振动信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下:

3.3.2.1峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值,计算公式:THD=i=0nVi2V1,其中V1为100Hz基频分量有效值,Vi为各谐波分量有效值,i为频率索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,总谐波畸变率应较??;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,总谐波畸变率变大 智能振动声学指纹在线监测监测卡

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