GZPD-234系列便携式局部放电监测系统构成如左下图所示,主要包括下列4类组件:Ø感知单元:高频脉冲电流传感器、特高频传感器、暂态对地电压传感器、超声波传感器、射频传感器,以及特高频、暂态地电波、超声波三合一的传感器;Ø同步单元:支持线圈同步及无线同步;Ø监测主机:具备信号放大、滤波、A/D转换功能,支持多通道同步的实时采集;Ø操控、分析单元:系统软件及笔记本电脑(或一体机的内置工控电脑),具备信号采集及智能分析功能,支持脉冲波形、波形频谱、PRPD图谱、等效时频图谱(TF-Map)、放电基本参数显示,可实现地图筛选、分组筛选、放电类型识别、自动保存等功能。杭州国洲电力科技有限公司局放产品介绍。杭州国洲电力局放怎么用
三、局部放电分析方法3.1脉冲波形法脉冲波形法是一种基于放电电流脉冲信号波形的分析方法,主要特征参量定义如下:-上升时间(tr):脉冲上升沿幅值10%上升到90%所需的时间;-下降时间(tf):脉冲下降沿幅值90%下降到10%所需的时间;-脉冲宽度(tw):脉冲上升沿幅值50%到下降沿幅值50%所需的时间;-脉冲峰值:脉冲**大值。三、局部放电分析方法3.2相位图谱法(PhaseResolvedPartialDischarge,PRPD)相位图谱法通过累计交流工频电压下局部放电信号,得到放电的相位、幅值、次数分布特性,因此也称为φ-q-n图谱法,并由此引申出PRPS(PhaseResolvedPulseSequence)法。PRPD法是目前局部放电分析中**常用的一种分析方法,由于不同放电类型具有不同的相位分布,PRPD法也广泛应用于电力设备缺陷类型识别。下图为典型绝缘缺陷PRPD图谱。杭州GZPD-4D系列分布式高压电缆耐压同步局放来电咨询杭州国洲电力科技有限公司GZPD-234系列GIS局部放电监测基本功能说明。
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,
1.2功能特点Ø适用于10~1100kV交/直流的电缆、变压器、电抗器、断路器(GIS、敞开式断路器、开关柜)等电力设备运行状态的带电监测、固定安装的长时在线监测及可移动的短时在线监测等评估和诊断方式;Ø支持高频脉冲电流、特高频、暂态地电压、超声波、射频五种监测方法和监测通道的任意组合;Ø具备罗氏线圈、无线同步、内同步三种同步方式;Ø支持脉冲波形、波形频谱、PRPD图谱、TF-Map、放电基本参数实时显示;Ø采用滤波电路、数字滤波器、TF-Map筛选、分组筛选四重抗干扰技术;Ø强大的TF-Map筛选功能,可根据等效时频图谱(TF-Map)分布情况,框选并禁用噪声及干扰信号区间,实时实现采集过程中的信噪分离;(如下图所示)ØØØØ内置电缆、变压器、断路器(GIS、敞开式断路器、开关柜)、发电机等电力设备典型放电类型数据库(如下图所示),结合神经网络、放电特征参量实现绝缘缺陷类型识别;杭州国洲电力科技有限公司分布式局部放电监测系统软件部分包括设置(软件设置)、信号采集及分析识别。
超声波传感器内置压电元件,可将局部放电产生的超声波信号转换为电压信号,并传输至检测电路。超声法的检测电路主要由去偶器(用于分离电源信号和超声波信号)、信号放大器和滤波器构成。2.3特高频法局部放电产生的电流脉冲上升时间和持续时间为纳秒级,激发产生等值频率处于特高频300MHz~3GHz范围的电磁波。目前,市场上大部分特高频传感器的检测频率范围为300MHz~1.5GHz。由于信号微弱且频率较高,特高频法需将输入信号经滤波电路、放大电路、积分电路调理后,传输至数据采集卡以供后续分析。同时,采用特高频法时,需从软件和硬件方面消除通信信号、照明电源信号等噪音。特高频法具有灵敏度高、抗干扰能力强、适用于局部放电定位的优点。悬浮电位处产生的局部放电特高频信号的相位图谱(PRPD)如下图所示,包含放电的幅值、相位、次数信息。杭州国洲电力科技有限公司各系列局部放电监测系统的技术说明。杭州GZPD-4D系列分布式高压电缆耐压同步局放来电咨询
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四、局部放电识别方法局部放电的类型识别主要通过根据分析方法建立故障样本库、提取特征参量,并结合故障诊断算法实现,主要故障算法包括**系统、人工神经网络、支持向量机、故障树、人工免疫、粗糙集理论和模糊集理论、Petri网络、多代理系统、小波分析、分形理论和遗传算法等。四、局部放电识别方法下图为局部放电识别应用示例。将原始采集数据标准化处理后,提取PRPD图谱的放电相位-幅值十二等分区间分布、基于放电包络曲线的正半轴和负半轴峰度、偏度及互相关系数共计17个特征参量,应用神经网络,实现高电位前列放电识别。杭州国洲电力局放怎么用
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