为了加强对 GIS 设备机械性故障监测的宣传和推广,提高电力行业对其重要性的认识。通过组织行业研讨会、发布技术报告等方式,向电力企业、科研机构等相关单位宣传 GIS 设备机械性故障监测的技术进展和应用成果。例如,在行业研讨会上分享成功应用监测技术避免设备故障的案例,展示监测技术在保障电力系统安全运行方面的重要作用。同时,鼓励更多的企业和机构参与到 GIS 设备机械性故障监测技术的研究和应用中来,形成良好的行业发展氛围。振动声学指纹监测技术在古建筑保护中能起到什么作用?在线监测监测文章
3.2.1感知层的传感器GZAFV-01系统的感知层如上图3.1所示,由IED/主机、6路声纹振动传感器、1路电流传感器等构成,声纹振动传感器集成电荷放大器,将声纹振动信号转换成与之成正比的电压信号;电流传感器采用微型卡扣结构,便于现场安装。各传感器外观及参数如下表1所示。◆3路声纹振动传感器采集取OLTC振动信号,通过固定底座安装在变压器外壁,安装位置选取平行于OLTC的垂直传动杆方向,且尽量靠近OLTC的触头组处。◆1路电流传感器采集OLTC驱动电机电流信号,安装于OLTC驱动电机电源线处。◆3路声纹振动传感器采集变压器绕组及铁芯声纹振动信号,安装位置选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部、油箱顶部中心点。为保持监测点的同一性,便于后期监测数据的时间轴线比对,所有声纹振动传感器底座长期固定在变压器外壁上。安装示意图如下图3所示。(备注:传感器安装的数量及位置可根据被测设备的监测需求而灵活调整)电抗器在线监测监测等级杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的抗干扰能力。
趋势分析功能的另一个重要应用场景是在设备寿命预测方面。通过长期监测局部放电信号的趋势变化,结合设备的运行时间、负载情况等因素,利用数据建模和预测算法,软件能够对设备的剩余寿命进行预估。例如,对于一台运行中的电力变压器,根据其局部放电幅值平均值和频次的长期趋势数据,建立基于机器学习的寿命预测模型。随着时间推移,不断更新监测数据,模型实时调整预测结果。当预测结果显示设备剩余寿命即将达到警戒值时,提前通知运维人员安排设备更换或重大维修,避免因设备突然故障导致停电事故,保障电力系统的可靠供电。
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重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器(压电式加速度计)、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振动声学指纹的在线监测系统功能。
本系统在技术创新方面不断探索,持续提升监测性能。例如,研发更先进的特高频传感器和超声波传感器,提高传感器的灵敏度和抗干扰能力,能够捕捉到更微弱的局部放电信号,同时减少环境噪声等干扰对监测结果的影响。在数据处理算法方面,引入人工智能和机器学习技术,对监测数据进行更深入的分析和挖掘,提高故障诊断的准确性和效率。通过不断的技术创新,本系统将更好地适应电力系统发展的需求,为 GIS 设备的局部放电监测提供更可靠、更高效的解决方案。杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统的安装与调试服务。在线监测指纹监测的原理
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的报警功能。在线监测监测文章
我公司研制的GZPD-01型局部放电监测系统(风力发电机)采用分布式组网设计:2.1GZPD-01系统感知层的高频脉冲电流(下文皆用“HF”简称)传感器为卡钳式安装在发电机接地线上(如下图3所示),实时在线监测发电机的局部放电HF信号。2.2GZPD-01系统感知层的局部放电采集器通过同轴电缆接收HF传感器传送的监测数据,并对原始的模拟信号经过放大、滤波、A/D转换后再传送至GZPD-01系统平台层的计算机上。2.3GZPD-01系统平台层的操控及监测数据分析软件,对所有局部放电采集器通过网络层传送的监测数据进行分类识别分析、计算,后将这些数据导入的数据库中,并计算机显示监测结果。2.4GZPD-01系统集局部放电监测、定位、阈值超限警报等功能于一体,可有效实现风力发电机局部放电的实时在线监测,使发电机由例行性的计划维修转向精细性的状态维修,将***提升整台发电机组运行的可靠性。每一个风力发电机配置一个局部放电采集器和HF传感器在线监测监测文章