2025-04-02 02:03:38
15、DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则;16、Q/GDW383智能变电站技术导则;17、Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则;18、Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范;19、Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则;20、Q/GDW1535变电设备在线监测装置通用技术规范;21、Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范;22、Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程;23、Q/GDW11058变电设备在线监测系统综合监测主机/IED技术规范;24、南方电网公司年新技术应用指南(2018年版):变电设备运维检修技术--声学指纹技术;25、国家电网公司变电监测管理规定(试行)第11分册机械振动监测细则;26、国家电网公司智能组合电器技术规范;27、国家电网公司变电监测通用管理规定第38分册断路器机械特性监测细则。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技术突破点。杭州特高压振动监测装置
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。杭州在线振动监测工程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行业标准对比。
GZAFV-01系统的IED/主机形态分便携式带电监测(分体机,如上图3.3、一体机)、长期固定在线监测式(标准1U的IED,如上图3.3)等机型。其中,便携式一体机结构轻巧,适用于带电巡检、故障诊断;标准监测单元与壁挂式监测单元适用于长期在线监测与故障诊断。6.12020年10月20日,我公司荣获国网公司设备部的邀请,委派技术智造中心总监王国明博士参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会,向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《声纹振动监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报,获与会领导和**们的高度认可。
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安全性设计。
4.1.8信号阈值告警功能:软件自动分析信号增长趋势,实现自动告警,也可手动设置告警阈值,支持短信告警;4.1.9智能诊断分析功能:系统软件内置海量故障特征的数据库,可与测得的数据进行比对,通过信号波形、时间长度和幅值等特征值,能量的异常变化分析,并可进行振动源位置分析,以及变压器内部绕组变形等故障类型的诊断分析;也可添加新测得的数据,方便后期横向、纵向比较;软件可将同一厂家同一型号的正常监测与诊断数据进行导入保存,便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析;4.1.10具有报表分析功能:自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量,并生成分析报表。杭州国洲电力科技有限公司的企业文化与社会责任。杭州振动监测企业排名
杭州国洲电力科技有限公司的企业荣誉与资质认证。杭州特高压振动监测装置
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。 杭州特高压振动监测装置