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6.4 2020年11月19日,我公司获邀南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请,委派公司技术智造中心总监王国明博士向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报,荣获领导和**们的称赞与肯定。
6.5 2020年10月30日,国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压变电站已投运的1000kV电抗器运行情况(如下图6.4所示)。通过查看我公司的GZOLM-1000T型变压器综合在线监测系统(局部放电、声纹振动、铁芯接地电流、油中溶解气体、电抗器空负载等运行参数)的多参量数据监测和融合评价技术所展示的电抗器在线运行中的性能状况),后根据评价电抗器在线运行健康态势的诊断报告,把某一台电抗器下线返厂维修,在厂区解体后验证了诊断报告的准确性。 GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测频谱分析。杭州振动声学指纹在线监测技术方案
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。杭州振动声学指纹在线监测技术方案GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统结构。
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。
GZAFV-01系统的功能特点GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外,放电性故障(如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等)也会导致声纹振动信号的产生。因此,通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障,具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。GZAFV-01系统由声纹振动传感器(压电式加速度计)、位移传感器、电流传感器、IED(在线监测式)/主机(便携/手持式)、云服务器、通讯单元、供电单元等组件构成。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹数据采集装置。
声纹振动监测技术的应用意义GZAFV-01系统适用于GIS、AIS、隔离开关、开关柜等开关设备的带电监测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行且无电气连接,主要意义如下:5.1采用带电监测/在线监测方式,不影响被测设备正常运行,降低了电网风险。5.2监测方式与被测设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点。5.3采用独特的时域、包络、重合度比对、时频矩阵等分析法,并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量,提高在线监测准确度。5.4内置基于海量典型样本的大数据和人工智能研判技术而建立的数据库,可真实反应被试品运行状态,有效诊断故障程度和类型。5.5符合智慧/智能型变电站建设原则,IED具备边缘计算能力,就地采集并处理声纹振动及电流信号,完成分析计算后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监测数据的分析结果。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测功能特性。杭州高压开关振动声学指纹在线监测产品参数
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术背景。杭州振动声学指纹在线监测技术方案
3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析OLTC的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验,为方便监测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法,实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测,降低OLTC运行的故障风险。杭州振动声学指纹在线监测技术方案