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杭州GIS振动声学指纹在线监测产品 国洲电力供应

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所在地: 浙江省
***更新: 2024-10-14 05:02:58
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公司基本资料信息
  • 杭州国洲电力科技有限公司
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产品详细说明

敞开式断路器监测技术背景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,增强状态检修的针对性,显著提高电力系统可靠性和经济性。声纹振动信号、分/合闸线圈及储能电机的电流、动/静触头的行程及分/合闸位置等特征值是断路器非常重要的参数,是衡量断路器性能的重要指标,因此,实施在线监测声纹振动信号、分/闸线圈及储能电机电流、动/静触头行程及分/合闸位置等具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能特性。杭州GIS振动声学指纹在线监测产品

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六、GZAFV-01系统的技术交流与投运业绩GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等),实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断,有效地提高设备运行可靠性。同时,我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商(上海华明的遵义长征厂区、德国MR等)、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作,不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测业绩GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术方案。

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功能特性◆IED/主机具备多个点位开展实时连续性或周期性的监测GIS本体声纹振动信号,向平台层操控计算机传送监测数据开展智能分析,操控及监测数据分析软件实时展示分析结果和预警信息。◆具有比对分析功能:可将现测的与同规格被试品/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自动启动/复位功能,可连续实时监测、存储及导出1年以上数据。◆具备声纹振动信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能,可自动提取峰值频率、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,以作为GIS运行状态分析参数,用户可设置报警阈值。◆智能分析:依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库,包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01系统引入互相关系数的计算,当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数:

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。 杭州国洲电力科技有限公司简介。

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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。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及开关柜的断路器监测功能特性。杭州研制的振动声学指纹在线监测遵循标准

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统技术说明。杭州GIS振动声学指纹在线监测产品

从振动和声学数据中提取有用的特征,以便建立设备的声学指纹,通常会用到以下信号处理技术:傅里叶变换(FFT):用于分析信号在频域中的特性,可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换(STFT):与FFT相比,STFT能够展示信号随时间变化的频率特性,适用于非平稳信号的分析。小波变换:具有良好的时频局部化特性,能够在多尺度上分析信号,适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测:用于提取振动信号的振幅包络,可以用来表示信号的动态特性。频谱分析:通过计算信号的功率谱密度(PSD)或幅值谱,可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法:如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等,这些方法能够提供信号的时频表示,有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析:通过识别设备振动的模态特性,可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析:如时域熵、频域熵或小波熵,这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性,有助于识别设备状态的变化。统计分析:包括均值、方差、标准差等统计参数,可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量:如偏度和峰度,它们可以提供信号分布形状的信息,有助于识别异常模式。杭州GIS振动声学指纹在线监测产品

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