GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统各类高压开关监测系统的功能特点-敞开式断路器监测--功能特性敞开式断路器机械特性监测单元主要功能特性如下:具备断路器振动声学指纹、分合闸线圈电流、储能电机电流、行程、分合闸位置监测功能;具备振动信号、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能,自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、行程、分合闸位置、分合闸次数等参数;监测单元支持多通道信号同步采集,通道数不小于8个;支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能;电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第7页共12页具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能,可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据;断路器每次动作后,监测单元主动评估断路器运行状态,并自动上传分析结果;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对比开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比,GZAF-1000S监测系统引入互相关系数的计算。杭州国洲电力科技有限公司在线监测遵循标准。局放在线监测售后服务
GZPD-01G局放在线监测系统系统功能特点:14、系统具有外同步触发功能:具有外同步信号输入接口,以满足如PT信号、外部调频电源及函数信号发生器等不同触发源的接入,实现监测不同电压频率下的局放现象,并给出统计谱图。15、具有自检测功能,提供设备运行状态定时自检信息,记录故障日志,检测周期可设置具有自恢复功能,当出现类似异常供电终止等情况后,能够自动恢复正常运行,且存储数据不丢失。监测主机具备看门狗功能,当出现类似异常供电、系统死机、软件卡死等情况后,在电源正常的情况下,能够自动恢复正常运行,且存储数据不丢失。16、现场信号采集控制单元及监测主机采用可靠的**供电电源,电源宜通过站内UPS屏柜或交流电源屏获取。浙江国洲电力在线监测系统原理杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统结构。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统---系统结构:GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器(采用B/S结构)、通讯子系统及供电系统构成,系统机构图如下图2所示。传感器:GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感层由6路压电式加速度传感器及1路电流传感器构成,各传感器外观及参数如下表1所示。压电式加速度传感器集成电荷放大器,将振动信号转换成与之成正比的电压信号;电流传感器采用微型卡扣结构,便于现场安装,节省空间。采用3路压电式加速度传感器获取有载分接开关振动信号,振动传感器通过固定底座安装在变压器/电抗器外壁,安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向,且尽量靠近分接开关触头组处。采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号,电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况,传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。
系统结构本系统通过外置安装于GIS盆式绝缘子上的特高频传感器(UHF)、超声波传感器来耦合GIS设备内部的局部放电信号。数据采集设备IED安装于IED智能组件柜中,并通过特高频电缆连接外置式特高频传感器。所有数据采集IED采用网络方式传输数据,采用网线+光纤的传输方式,**提高了信号传输的距离与稳定性。工控机安装于主控室内主控柜中。工控机通过网络接收各子IED数据,并对数据进行综合分析处理,然后以相位谱图、N-Q图、N-Φ图、N-Q-Φ三维谱图、脉冲图、局放图谱等多种形式呈现给用户。本系统对放电进行连续在线监测,有效避免漏报。现场可无人值守,有效节省人工成本。现场布线简单,安装方便,便于施工、调试及后期维护。杭州国洲电力科技有限公司在线监测介绍。
杭州国洲电力科技有限公司,专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的各主设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研制,致力于为领域内的各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、发电、设备制造等合作方提供前列的解决方案。我公司于2014年1月把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”,并在研发部组建了专注于局部放电监测技术和振动声学指纹监测技术的两个技术组,成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和振动声学指纹监测技术,且至今已在合作方的实验室、投运站场、制造厂区上大量运用多年,为综合智慧能源服务领域中电网的可靠运行提供了逐年增长的先进的、高效的技术支持。杭州国洲电力科技有限公司在线监测产品型号。浙江国洲电力在线监测系统原理
各类高压开关监测系统的功能特点。局放在线监测售后服务
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统---信号分析与处理:(3)能量分布曲线基于小波变换的振动信号多分辨率分析结果如下图10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。对比正常状态与异常状态能量分布曲线,可判断有载分接开关运行状态,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。图11为正常状态与异常状态振动信号能量分布曲线对比。(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹信号时频能量分布矩阵,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,用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。局放在线监测售后服务