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。杭州国洲电力科技有限公司的企业文化与社会责任。杭州变压器振动监测故障
OLTC 的安全稳定运行对电力系统至关重要,AFV 信号分析法是保障其运行的有力手段。OLTC 切换时,内部机械部件的运动撞击和摩擦产生的脉冲冲击力,通过变压器油传递到变压器箱壁,形成振动信号。这些信号中蕴含着 OLTC 的机械状态信息,如触头的接触情况、弹簧的弹性等。通过 AFV 传感器对这些信号的监测和分析,我们可以实时了解 OLTC 的运行状态。当 OLTC 出现故障时,如触头接触不良或弹簧弹性下降,振动信号会呈现出特定的变化模式。利用这些模式,我们可以快速准确地诊断出故障类型,采取相应的维修措施,确保 OLTC 的正常运行,保障电力系统的安全稳定。杭州GZPD-04系列振动声纹销售方法杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的全流程支持。
变压器/电抗器(下文皆用“变压器”简称)在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用,其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关(下文皆用OLTC简称)、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分,三者故障率总和占变压器整体故障70%左右,而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测,可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障,并及时预警,从而延长变压器使用寿命,提高电网运行的可靠性。
OLTC的振动信号主要通过两种路径传播:一是通过静触头的机械连接直接传递至变压器外壳;二是通过变压器油的声波传导。这两种路径的信号特征有所不同,静触头传递的信号通常包含高频成分(如触头撞击),而油中传播的信号则以中低频为主(如机械共振)。AFV信号分析法需结合多传感器布置,以捕捉不同频段的振动信息,从而提高故障诊断的准确性。例如,触头接触不良会导致高频振动能量增加,而弹簧弹性下降则可能引起低频振动幅值的变化。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统概述。
4.2.2具备实物ID管理功能,提供OLTC、绕组及铁芯运行状态信息链接入口,可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备,读取设备ID信息,通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器,向服务器请求该设备的详细信息,以及详细的运行状态,测试信息等。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。 GZAFV-01型声纹振动监测系统的相关特点、参数和配置。杭州具备振动声学指纹监测技术传感器
杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的未来发展趋势。杭州变压器振动监测故障
在 OLTC 的运行过程中,AFV 信号分析法发挥着至关重要的作用。OLTC 切换瞬间,内部复杂的机械动作所产生的脉冲冲击力,会引发一系列振动传递现象。从内部机构到变压器油,再到变压器箱壁,每一个环节都承载着信号的传递与转换。通过对 AFV 信号的深入监测,我们能够洞察 OLTC 切换时间的微妙变化。若切换时间超出正常范围,可能意味着内部机械结构出现磨损或卡顿,这将严重影响 OLTC 的正常工作,而 AFV 信号分析法能够及时发现此类隐患,为设备维护提供有力支持。杭州变压器振动监测故障
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