OLTC 的正常运行对电力系统的稳定性至关重要,而 AFV 信号分析法是保障其稳定运行的重要工具。OLTC 在切换过程中,内部机械部件的运动撞击和摩擦会产生复杂的振动信号,这些信号蕴含着丰富的设备健康信息。通过 AFV 传感器监测这些信号,我们可以实时了解 OLTC 的工作状态。例如,当 OLTC 出现弹簧弹性下降的故障时,其振动信号的阻尼特性会发生改变,信号的衰减速度与正常状态不同。借助 AFV 信号分析法,我们能够准确捕捉到这些细微变化,及时发现故障隐患,采取针对性的维修措施,确保 OLTC 始终处于良好的运行状态。GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。杭州高压开关振动监测技术服务

GZAFV-01系统的IED/主机形态分便携式带电监测(分体机,如上图3.3、一体机)、长期固定在线监测式(标准1U的IED,如上图3.3)等机型。其中,便携式一体机结构轻巧,适用于带电巡检、故障诊断;标准监测单元与壁挂式监测单元适用于长期在线监测与故障诊断。6.12020年10月20日,我公司荣获国网公司设备部的邀请,委派技术智造中心总监王国明博士参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会,向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《声纹振动监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报,获与会领导和**们的高度认可。杭州高压开关振动监测技术服务GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关标准。

运用 AFV 信号分析法判断 OLTC 的状态,需要关注 OLTC 在切换时的每一个细节。OLTC 切换时,内部主要机构部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,是 AFV 信号的主要来源。这些冲击力通过变压器油传递到变压器箱壁,在箱壁上引起的振动响应是多种激励现象的综合体现。我们通过对 AFV 信号的精确监测和深入分析,能够获取 OLTC 的详细状态信息。比如,当 OLTC 出现触头开矩参数异常时,其振动信号的相位和频率会发生特定变化,利用这些变化特征,我们可以准确诊断出 OLTC 的故障类型,及时进行修复,避免因 OLTC 故障引发电力系统事故。
变压器是电力系统变电站中非常重要的电力设备,它通过有载分接开关(下文皆用OLTC简称)的逐级动作,实现对电网带电运行中的调压。OLTC是调压变压器中***可动的部件。依靠OLTC准确及时的动作,不仅可减少和避免电压大幅度波动,而且可以强制分配负荷流,保障安全可靠运行,增加调度的灵活性。OLTC由选择器、切换开关和电动机构组成,其性能包括电气性能和机械能。电气性能是指触头接触电阻,当触头接触电阻增大时,会引起触头过热,甚至烧损。机械性能是指OLTC切换过程中选择和切换开关的动作顺序和时间配合,及切换过程是否存在卡塞和触头切换不到位等杭州国洲电力科技有限公司振动监测相关产品有哪些?

GZAFV-01T子系统的原理◆监测原理OLTC在切换的过程中伴随着机械振动,在线监测技术主要利用AFV和驱动电机电流的信号分析法综合对OLTC状态进行诊断。根据AFV信号波谱的异常分析其状态,结合驱动电机电流分析技术,监测能够覆盖档位联接、时间序列、控制继电器、驱动电机、制动器、润滑、线性、电弧、过热和焦炭、电气节点磨损、过渡阻抗等11个项目。较传统停电检修方式,在线监测法针对的故障类型更加***,而且在带电运行时也能够迅速有效反映OLTC运行状态。GZAFV-01型声纹振动监测系统(变压器、电抗器)监测和综合分析。杭州高压开关振动监测技术服务
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的高精度与可靠性。杭州高压开关振动监测技术服务
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。
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。 杭州高压开关振动监测技术服务
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