振动声学指纹在线监测基本参数
  • 品牌
  • 国洲电力
  • 型号
  • GZAF-1000T系列,GZAF-1000S系列
  • 厂家
  • 国洲电力
振动声学指纹在线监测企业商机

4.2.3根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量(互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF图谱特征参量(六等分区间均值)、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量,采用深度学习算法,自动判断变压器运行状态及机械故障类型。

4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量,进行数据的多参量融合分析,形成基于多源数据的故障预警机制,多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性,而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如,对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析,在监测到变压器地声纹振动频谱时,GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号,如果发现在某段时期确实有大电流冲击,可给出预警:变压器可能存在绕组变形地异常。 GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测功能特性。如何振动声学指纹在线监测监测故障

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二、遵循标准(不限于下列标准)2.1GB/T4208外壳防护等级(IP代码)。2.2DL/T860变电站通信网络和系统。2.3DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则。2.4DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分:通用检验规范。2.5DL/T1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分:通用技术规范。2.6DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则。2.7DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则。2.8DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则。2.9Q/GDW383智能变电站技术导则。2.10Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范。2.11Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则。2.12Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范。2.13国家电网公司智能组合电器技术规范。杭州变压器振动声学指纹在线监测软件功能GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测软件界面。

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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。如下图6.1所示。

杭州国洲电力科技有限公司截止到目前已获授权的发明专利2项,实用新型专利23项,软件著作权7项,已过受理及审核而待授权的另计;在国内外核心期刊已发表的论文18篇;参与制定的行业标准2项;并与海内外**的专业院校、设备制造等单位建立了稳固的技术交流和共研机制。我公司始至秉持《始于专注、精于品质、久于信任、终于共赢》的经营理念追求创新,***、深度的应用大数据、云计算、机器学习、人工智能、物联网等新技术,决心塑造为综合智慧能源服务领域“民族创新智造”的先行者、**者和专注者,并在公司发展进程中为社会、合作方、员工和资方创造更大的价值。杭州国洲电力科技有限公司的企业简介与主要技术优势。

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敞开式断路器监测技术背景实现对断路器机械特性的在线监测,准确得知断路器的工作状态和故障部位,可以有效减小维护工作量,增强状态检修的针对性,显著提高电力系统可靠性和经济性。声纹振动信号、分/合闸线圈及储能电机的电流、动/静触头的行程及分/合闸位置等特征值是断路器非常重要的参数,是衡量断路器性能的重要指标,因此,实施在线监测声纹振动信号、分/闸线圈及储能电机电流、动/静触头行程及分/合闸位置等具有重要意义。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的模块化设计。杭州隔离开关振动声学指纹在线监测相关标准

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3.3.1.3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。

3.3.1.4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。 如何振动声学指纹在线监测监测故障

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