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  • 14 06
    电抗器振动声学指纹在线监测原理图

    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、... 【查看详情】

  • 13 06
    变压器声纹振动声学指纹在线监测欢迎选购

    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在线重症监护式。GZAFV-01系... 【查看详情】

  • 13 06
    监测振动声学指纹在线监测监测原理图

    GIS及开关柜的断路器监测技术的功能特性◆具备声纹振动、分/合闸线圈/储能电机电流、行程、分/合闸位置等监测功能。◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能,自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数。◆IED/主机支持多通道信号同步实时采集,通道数不小于8个(可定制)。◆具有比对分析功能... 【查看详情】

  • 13 06
    GIS局部放电在线监测监测说明书

    5.3基于数字示波器的GIS/GIL局部放电监测数据分析平台GZPD-234系统利用示波器中的FastFrame分段存储技术,实现了对声纹振动、AE、UHF、HF等信号的同步采集。对同步采集到的不同频段、不同监测原理的信号比对分析,有助于对监测结果的判断。我公司开发了局部放电信号分析和干扰抑制算法,以及常用的AE信号飞行谱图,UHF信... 【查看详情】

  • 13 06
    智能振动声学指纹在线监测电话

    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... 【查看详情】

  • 13 06
    振动声学指纹在线监测监测布置

    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... 【查看详情】

  • 13 06
    变压器局部放电在线监测监测说明书

    九、GZTR-S装置使用注意事项9.1高压试验时,所有的试验设备必须明显、牢固的接地。9.2做局部放电监测时,局部放电监测端接局部放电监测仪的监测阻抗盒输入端,监测阻抗盒的接地端接地。9.3由于环境的改变,空气中局部放电模拟监测放电电压值要比SF6气体环境下放电电压值低很多,局部放电监测仪背景干扰大,局部放电波形清晰度低。9.4在有高压输... 【查看详情】

  • 13 06
    如何局部放电在线监测指纹图谱

    5.1GIS/GIL局部放电UHF信号的特征GIS/GIL局部放电信号的能量分布可达3GHz,但主要集中在300MHz~1500MHz间,因此采集带宽应至少到1.5GHz,比较好到3GHz。局部放电本身具有一定的随机性,GZPD-234系统具备连续多次捕捉随机脉冲信号的能力。 5.2局部放电信号分析及干扰抑制算法2.1GIS/G... 【查看详情】

  • 12 06
    电抗器局部放电在线监测监测的选择

    4.1感知层:主要由采集单元、传感器、同步单元等构成。4.1.1传感器:卡钳CT式HF(高频脉冲电流监测法,下文皆用HF简称)传感器,结构紧凑、装卸方便,保障短期在线监测模式可在高压电缆带电运行状态下安全电气作业。4.1.2同步单元:采用罗氏线圈,适用于各电压等级电缆局部放电监测时工频同步。4.1.3采集单元:具备信号放大、滤波、A/D转... 【查看详情】

  • 12 06
    变压器声纹局部放电厂家

    追踪完全接地或相间故障时,先进的检测技术至关重要。除了传统的局部放电检测方法外,如今还发展了基于人工智能的检测技术。通过对大量局部放电数据的学习和分析,人工智能算法可以识别出不同类型的局部放电模式,并预测故障的发展趋势。例如,利用深度学习算法对超高频局部放电检测数据进行处理,能够快速准确地判断局部放电的位置和严重程度,为故障追踪提供有力支... 【查看详情】

  • 12 06
    本地振动声学指纹在线监测监测试验

    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... 【查看详情】

  • 12 06
    国洲电力局部放电在线监测监测系统内容

    三、GZTR-S装置内置的局部放电模拟单元 3.3悬浮局部放电例如静电屏蔽和其它浮动部件。由松动或浮动部件产生的放电可能性很大,通常易于监测,放电趋向于反复,其放电电荷在nC到pC间转变。3.4气隙局部放电绝缘子制造时造成的内部空隙和实验闪络引起的表面痕迹,还包括或是因电极的表面粗糙或是来自制造时嵌入的金属微粒。此外因环氧树脂与... 【查看详情】

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