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。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客户反馈分析。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测系统

变压器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下,均会使绕组及铁芯压紧程度降低,绕组及铁芯故障分别约占变压器整体故障的36%和4%,对变压器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等,以上故障类型均可能导致绕组变形。传统的绕组变形监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*适用于离线或停电监测。铁芯典型故障包括压铁松动、接地不良、夹件松动或损伤,常用监测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测系统杭州国洲电力科技有限公司的企业发展历程与技术创新成果。

3.3.2.3基频信号能量比(E)100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值,计算公式:E=jmS1j2jmSj2,其中S1为100Hz基频分量的时域信号,Sj为原始信号,j为采样索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为声纹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。3.3.2.4互相关系数(r)正常状态与实测的声纹振动信号频谱图之间的相似度,计算公式:r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2,其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得声纹振动信号的频域分布,X和Y为对应信号的平均值,互相关系数范围为0~1。◆正常运行时,相关系数应接近于1。◆存在故障时,信号频率分布发生改变,互相关系数减小。
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本体振动产生的声纹振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时,声纹振动信号的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,易造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏,损坏绝缘子和绝缘支柱,影响外壳接地牢固,危及GIS运行安全。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科研合作背景。

4.2.3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,自动判断变压器运行状态及机械故障类型。
4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器地声纹振动频谱时,GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器可能存在绕组变形地异常。 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市场推广策略。杭州国洲电力振动声学指纹在线监测直销价格
GZAFV-01型声纹振动监测系统(开关设备)智能评估和故障预警。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测系统
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GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测系统
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