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11(b)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。 该技术对低频振动信号的监测灵敏度如何?在线监测监测频率
趋势分析功能通过显示幅值最大值 / 平均值趋势图、频次 / 异常周期数趋势图,为运维人员提供了设备局部放电发展趋势的直观呈现。运维人员可根据实际需求设置趋势图显示时间范围,如查看过去一周、一个月或一年的趋势变化。同时,设置每个趋势生成时间间隔,例如每小时生成一次趋势数据,以便更细致地观察局部放电的动态变化。在某条输电线路的局部放电监测中,通过设置趋势图显示时间范围为过去三个月,时间间隔为每天,运维人员发现放电幅值最大值在近一个月内逐渐上升,结合线路运行环境和设备维护记录,及时判断可能存在绝缘老化问题,提前安排检修,避免了故障发生。GIS在线监测工作原理振动声学指纹识别算法的计算复杂度如何?
提高对 GIS 设备机械性故障监测的重视程度,需要加强对运维人员的培训。运维人员作为设备维护的直接执行者,其对机械性故障监测技术的掌握程度直接影响监测效果。通过组织专业培训课程,向运维人员传授 GIS 设备机械性故障的原理、监测方法和数据分析技巧等知识。例如,开展振动监测技术培训,让运维人员了解振动传感器的安装位置、信号采集方法以及如何分析振动数据判断设备故障。同时,通过实际案例分析,提高运维人员对机械性故障的识别和处理能力,确保监测工作的有效开展。
数据管理功能中的数据查看分析比对,为运维人员打开了深入了解设备运行状况的 “窗口”。从数据库读取传感器在各种模式下保存的有效数据,运维人员可通过时间筛选、设备筛选等方式,直观地对历史数据进行查询回放。例如,在分析某台高压开关柜的局部放电情况时,运维人员可选择过去一年中该开关柜的监测数据,以时间轴为线索,查看不同时期的局部放电幅值、频次变化情况。通过与设备正常运行时的数据进行比对,分析出放电特征,如放电是否具有周期性、幅值变化是否与负载变化相关等,从而得到相应的诊断结果,判断设备是否存在潜在故障。该技术在能源行业,对于优化能源利用效率有何意义?
3.2.2感知层的IED/主机GZAFV-01系统的IED/主机由采集模块、处理模块、电源模块、USB接口、通信模块等组成。◆采集模块:实现6路声纹振动信号、1路电流信号的采集。◆处理模块:实现信号的放大、滤波和检波及A/D转换等功能,利用硬件对采集的信号进行处理,保证信号的有效性和可靠性,再将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号,便于IED/主机进行数据处理分析。◆电源模块:包括220V/AC电源的输入及降压转换,为IED/主机供电。◆USB接口:用于现场信号获取、调试。◆通信模块:用于向远端平台层的监测数据传输、操控指令接收。声学指纹监测时,声音信号的分辨率能达到什么程度?GIS在线监测工作原理
杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术的定制化解决方案。在线监测监测频率
合理安排检修周期是状态检修模式下的重要任务。通过对 GIS 设备机械性故障的监测,能够准确评估设备的运行状态,为合理制定检修周期提供依据。对于监测数据显示运行状态良好的设备,可以适当延长检修周期,减少不必要的检修工作,降低运维成本。而对于存在机械性故障隐患的设备,则缩短检修周期,加强监测和维护,确保设备的安全运行。例如,根据监测系统对某区域内多台 GIS 设备的评估结果,对不同设备制定了差异化的检修周期,既保证了设备的可靠性,又提高了运维效率。在线监测监测频率