各特征参量定义如下:(1)峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。(2)总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD):所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值,计算公式如下:电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第5页共12页=2其中100Hz基频分量有效值,为频率索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,总谐波畸变率应较小;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,总谐波畸变率变大。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测技术交流与投运业绩。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测技术说明

各类高压开关监测系统的功能特点:GIS本体监测:技术背景:GIS运行时,电流通过高压导体时产生的电动力引起振动,由于导体所受电动力正比于负载电流的平方,GIS本体振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时,振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。GIS本体机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时,在交变电场作用下发生异常振动,长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动,引发局部放电,甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏,损坏绝缘子和绝缘支柱,影响外壳接地的牢固,危及主设备运行安全。因此开展振动声学指纹检测、实时频谱分析并提取相关特征参量对提高GIS运行的可靠性具有重要意义。杭州电抗器振动声学指纹在线监测技术参数GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测时频能量分布矩阵(ATF图谱)。

(7)振动相关性(MPC):振动相关性分析用一个特征量MPC表示各个测点之间的振动相关程度,该参数用于表示100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,其计算公式为=正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,基频信号能量比应较大;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,基频信号能量比变小。敞开式断路器在电力系统中起到保护和控制作用,它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备,以确保系统安全运行。实现对断路器机械特性的在线监测,准确得知断路器的工作状态和故障部位,可以有效减小维护工作量,增强检修的针对性,***提高供电系统可靠性和经济性。
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。为保持检测点的同一性,便于后期历史数据对比,建议所有振动传感器底座长期固定在变压器/电抗器外壁上。传感器安装示意图如下图3所示,变压器/电抗器声学指纹监测系统所有传感器单元均与变压器/电抗器本体无电气连接,安装简单方便,适用于在线监测或带电检测。(注:传感器数量及安装位置可根据具体技术规范或方案调整。)GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统结构。

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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统概述。GIS振动声学指纹在线监测系统
GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统各类高压开关监测系统的技术参数。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测技术说明
振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器(绕组、有载分接开关、铁心等)、开关类(GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等)等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断,不影响被测设备正常运行,且与被测设备无电气连接,具有安装方便、安全、可靠等优点,主要意义如下:1、采用带电检测/在线监测方式,不影响主设备正常运行,降低了电网风险;2、减少了人员进站检查的运维成本;3、监测方式与设备无电气连接,具有安全、可靠、安装方便等优点;4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法,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、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的专家分析型数据库,可真实反应设备运行状态,有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型;6、符合智慧变电站建设原则,监测系统的IED具备边缘计算能力,就地采集并处理振动声学指纹及其它信号。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测技术说明