杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测云平台服务器

时间:2024年06月16日 来源:

二、相关标准GB/T4208外壳防护等级(IP代码);GB/T10230.1分接开关第1部分:性能要求和试验方法;GB/T10230.2分接开关第2部分:应用导则;DL/T265变压器有载分接开关现场试验导则;DL/T574变压器分接开关运行维修导则;DL/T846.8-2017高电压测试设备通用技术条件第8部分:有载分接开关测试仪;DL/T860变电站通信网络和系统;DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则;DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分:通用检验规范;DL/T1538电力变压器用真空有载分接开关使用导则;DL/T1540油浸式交流电抗器(变压器)运行振动测量方法;DLT1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分:电力变压器分接开关测试仪;DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则;杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测使用说明。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测云平台服务器

杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测云平台服务器,振动声学指纹在线监测

传统的绕组变形检测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI),以上方法*适用于离线或停电检测。铁芯典型故障包括压铁松动、铁芯接地不良、夹件松动或损伤,常用检测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。采用声学指纹法检测绕组及铁芯状态,适用于带电监测/在线监测,不影响电力变压器/电抗器正常运行,且与设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点。杭州国洲电力科技有限公司结合多年研发及现场经验,成功研制GZAF-1000T系列变压器/电抗器声学指纹监测系统,既有固定安装的长期在线监测,也有便携式的带电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第3页共29页电检测系统及可移动的重症监护系统。监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器(采用B/S结构)、通讯子系统及供电系统构成,结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、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有载分接开关及本体(绕组及铁芯)全振动监测与故障诊断。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测技术参数GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统功能特点。

杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测云平台服务器,振动声学指纹在线监测

数据采集装置GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统的数据采集装置由采集模块、信号处理模块、电源模块、USB接口、4G/5G信号传输模块等组成。采集模块实现6路机械振动信号及1路驱动电机电流信号采集,信号处理模块实现信号放大、信号滤波、信号检波及A/D转换等功能。利用系统电路设计对采集的振动信号和电流信号进行处理,保证信号的有效性和可靠性,将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号,便于主机系统进行数据处理分析。电源模块包括电源输入(220V)及降压转换,为数据采集装置供电。USB接口用于现场信号获取、调试;4G/5G模块用于信号采集处理后的远端后台的信号传输。数据采集装置示意图及参数分别如下图4和下表2所示。

系统结构:GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器(采用B/S结构)、通讯子系统及供电系统构成,系统机构图如下图2所示。传感器:GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感层由6路压电式加速度传感器及1路电流传感器构成,各传感器外观及参数如下表1所示。压电式加速度传感器集成电荷放大器,将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,节省空间。采用3路压电式加速度传感器获取有载分接开关振动信号,振动传感器通过固定底座安装在变压器/电抗器外壁,安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向,且尽量靠近分接开关触头组处。采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号,电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况,传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测怎么样?

杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测云平台服务器,振动声学指纹在线监测

时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹信号时频能量分布矩阵,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,用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。图12振动声学指纹信号时频能量矩阵绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析振动声学指纹信号,实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示,基于振动声学指纹信号的频域分布,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,以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测主界面。断路器振动声学指纹在线监测系统结构

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测云平台服务器

系统功能:3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号,完成有载分接开关信号包络、ATF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;具备实物ID管理功能,提供有载分接开关、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。根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量,杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测云平台服务器

信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责