电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS(气体绝缘金属封闭开关设备)、AIS(敞开式断路器)、GIS /敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障,严重时更会导致电气火灾、停电等事故,现有状态检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点,较大地影响设备正常运行。
基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。 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)。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测维护说明
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GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测维护说明GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测基本功能。
3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示,基于声纹振动信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下:
3.3.2.1峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2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:THD=i=0nVi2V1,其中V1为100Hz基频分量有效值,Vi为各谐波分量有效值,i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
7.2技术服务7.2.1现场电气作业我公司按照购买合同约定的时间交货后,派遣由GZAFV-01系统现场电气作业管理经验丰富的工程师带领多位电气作业工程师组建的项目部按照甲方指定的时间和地址开展GZAFV-01系统的安装、调试和投运等现场电气作业。GZAFV-01系统投运并经甲方验收合格后,由甲方出具验收合格报告。详见独册的《杭州国洲电力科技有限公司关于电力设备在线监测系统现场安装、调试项目的现场作业指导书(范本)》附件。7.2.2二十四小时热线电话支持服务我公司设有专门的24h服务热线提供电话支持服务。GZAFV-01系统在运行中出现技术故障,可以通过拨打服务热线向我公司提供故障情况、服务时间等详细信息,我公司将在2h内出具解决方案给予响应。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测技术背景。
3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量,计算各层详细分量信号能量,可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断OLTC运行状态,并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵,同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间,计算各区间平均值作为特征参量,用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统功能特点。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测维护说明
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测历史数据对比。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测维护说明
3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度,GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。
3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示,信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析,更直观地判断OLTC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。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数:◆接近1时,OLTC接近正常运行状态。◆接近0时,OLTC可能存在故障。 杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测维护说明
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