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杭州振动监测采集器 国洲电力供应

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所在地: 浙江省
***更新: 2025-04-03 02:03:21
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  • 杭州国洲电力科技有限公司
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产品详细说明

OLTC故障模式:传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操控机构失灵造成的拒动和滑档现象、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。机械故障是OLTC的主要故障类型,它可损坏OLTC和变压器,影响电力系统的正常安全运行并造成严重后果。因此对OLTC带电运行中的机械性能进行在线监测,可预知故障可能性和判别故障类型,对电力系统安全运行具有重要的现实意义。

变压器故障中有40%的事故是由于OLTC故障引起的。目前对OLTC状态监测采用的是停电检修的方式,根据一定的状态检修周期,对OLTC进行大规模的部件检查、清洗和更换,但是停电检修存在着以下很明显的缺陷:◆必须中断供电,影响同户用电,造成一定的经济损失。◆在状态检修周期间隔阶段,OLTC的故障不易发现,引起供电事故的可能性大。◆传统停电检修方式对OLTC工作顺序发生变化的故障无法监测,如切换开关等部件的动作顺序和时间配合是否正确,以及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等。 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。杭州振动监测采集器

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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功能的故障诊断能力。

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变压器运行时,电流通过绕组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。绕组导体所受电动力正比于负载电流平方,绕组声纹振动信号的基频为100Hz。变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯声纹振动信号的基频也为100Hz。另外,基于铁芯振动的非线性特性,信号中必会包含频率为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而产生谐波分量。因此,声纹振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据,采用声纹振动信号分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。

七、技术交流与投运业绩GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断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、青岛顾家站和世纪站、泰安天平站等),实现大型电力设备的全振动在线监测与故障诊断,有效的提高电力设备运行的可靠性。同时,我公司积极与各科研院所(南网电科院、广东电科院广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院等)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等的省检)、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、贵州长征、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,不断丰富各型变压器的声纹振动样本数据库。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需求分析。

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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。GZAFV-01型声纹振动监测系统的基本功能。杭州振动监测采集器

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成功案例分享。杭州振动监测采集器

AFV信号分析法AFV信号分析法是采用AFV传感器监测AFV信号,获得OLTC的状态数据和工作模式,从而对其状态进行判断的方法。OLTC在切换时,其内部主要机构部件的运动撞击和摩擦都会产生脉冲冲击力,该信号会通过静触头或变压器油传到变压器箱壁上。传到变压器外壳上的振动是内部多种激励现象的响应,包含着大量的设备机械状态数据。OLTC的故障类型与其振动特性的变化存在着紧密关系,通过对AFV信号的监测和诊断,即可判断出OLTC切换时间的变化、触头接触不良、触头磨损、弹簧弹性下降和电弧等故障,从而可以诊断出OLTC处于正常状态或是故障状态。触头在分/合的切换过程中,由于伴随着机械、化学、头材料消耗,造成触头凹凸不平和变形,从而引起触头压力接触电阻和开矩参数的变化,使得OLTC的振动特征也随之改变。杭州振动监测采集器

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