GZAFV-01系統(tǒng)已成功應(yīng)用于智能變電站、智慧變電站及數(shù)字化變電站等示范項目(已經(jīng)投運的廊坊特高壓站、濟(jì)南商西站、青島顧家站和勝利站、泰安天平站等),實現(xiàn)大型變壓器全振動在線監(jiān)測與故障診斷,有效地提高設(shè)備運行可靠性。同時,我公司積極與各科研院所(南網(wǎng)電科院、廣西電科院、冀北電科院、山東電科院、江蘇電科院、浙江電科院)、供電公司(冀北、山東、山西、江蘇、寧夏等地的省檢)、變壓器制造商(山東電力設(shè)備制造廠、江蘇華鵬變壓器廠、南通的韓國曉星變壓器廠、杭州錢江變壓器廠等)、OLTC制造商(上海華明的遵義長征廠區(qū)、德國MR等)、變電站綜合監(jiān)測系統(tǒng)平臺承建商(國網(wǎng)智能、南瑞科技、長園深瑞等)開展合作,不斷豐富各型號變壓器的聲紋振動信號樣本數(shù)據(jù)庫。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化實施路徑。浙江振動監(jiān)測電話支持
AFV信號分析法在觸頭磨損診斷中的應(yīng)用。觸頭磨損是OLTC的常見故障之一,長期分合操作會導(dǎo)致觸頭表面的材料消耗、凹凸不平,進(jìn)而影響接觸電阻和機(jī)械穩(wěn)定性。AFV信號分析法通過監(jiān)測振動信號的時域特征(如峰值、上升時間)和頻域特征(如高頻能量分布),可以量化觸頭磨損程度。實驗表明,當(dāng)觸頭磨損嚴(yán)重時,振動信號的脈沖寬度會增大,且高頻成分(>5kHz)的幅值***升高。通過建立觸頭磨損與振動特征的對應(yīng)關(guān)系,可實現(xiàn)觸頭壽命預(yù)測以及更換周期優(yōu)化。國洲電力振動歡迎選購杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的國際合作案例。
AFV 信號分析法在 OLTC 狀態(tài)監(jiān)測中的應(yīng)用,基于對其內(nèi)部故障與振動特性關(guān)系的深入研究。OLTC 內(nèi)部觸頭在長期使用過程中,由于機(jī)械磨損和電氣腐蝕,會出現(xiàn)接觸電阻增大、觸頭壓力不均勻等問題。這些問題會導(dǎo)致 OLTC 在切換時產(chǎn)生的脈沖沖擊力發(fā)生變化,進(jìn)而影響其振動特征。例如,當(dāng)觸頭接觸電阻增大時,切換瞬間產(chǎn)生的電弧能量增加,引起的振動信號幅值也會相應(yīng)增大。通過 AFV 傳感器對這些振動信號的監(jiān)測和分析,我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 是否存在觸頭相關(guān)故障,為設(shè)備的可靠運行提供有力保障。
4.2.2具備實物ID管理功能,提供OLTC、繞組及鐵芯運行狀態(tài)信息鏈接入口,可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設(shè)備,讀取設(shè)備ID信息,通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)(4G/5G/WIFI)傳輸給云端服務(wù)器,向服務(wù)器請求該設(shè)備的詳細(xì)信息,以及詳細(xì)的運行狀態(tài),測試信息等。4.2.3根據(jù)各時頻信號互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量(互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF圖譜特征參量(六等分區(qū)間均值)、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量,采用深度學(xué)習(xí)算法,自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機(jī)械故障類型。
4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量,進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析,形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制,多參量融合分析不僅提高了識別故障的準(zhǔn)確性,而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如,對于變壓器疑似問題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析,在監(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時,GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號,如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實有大電流沖擊,可給出預(yù)警:變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的科研合作背景。
OLTC動作時,典型聲紋振動和驅(qū)動電機(jī)電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內(nèi)典型信號區(qū)間,可有效判斷OLTC驅(qū)動電機(jī)啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關(guān)動作、驅(qū)動電機(jī)制動等動作順序,進(jìn)而分析OLTC的運行狀態(tài)。然而,以上通過典型信號分析判斷OLTC的運行狀態(tài)需要豐富的實踐經(jīng)驗,為方便監(jiān)測人員快速完成診斷任務(wù),需通過多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法,實現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測,降低OLTC運行的故障風(fēng)險。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的政策支持背景。質(zhì)量振動常用知識
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電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產(chǎn)生電弧,尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會加速觸頭燒蝕,還會產(chǎn)生高頻電磁噪聲和機(jī)械振動。AFV信號分析法通過監(jiān)測振動信號中的高頻突發(fā)成分(如10kHz以上的瞬態(tài)脈沖),可以判斷電弧發(fā)生的強(qiáng)度和頻率。此外,電弧振動信號通常具有非平穩(wěn)特性,需結(jié)合短時傅里葉變換(STFT)或希爾伯特-黃變換(HHT)進(jìn)行時頻分析,以提高診斷靈敏度。與傳統(tǒng)檢測方法(如油色譜分析、紅外測溫)相比,AFV信號分析法具有實時性強(qiáng)、靈敏度高、無需停電等優(yōu)勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化,但無法直接反映機(jī)械故障;而AFV信號可直接捕捉OLTC的機(jī)械狀態(tài)變化。此外,AFV傳感器安裝簡便,通常只需在變壓器外殼布置少量測點即可實現(xiàn)長期監(jiān)測,非常適合智能電網(wǎng)中的在線狀態(tài)評估。浙江振動監(jiān)測電話支持