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振動聲紋在線監(jiān)測遵循標準

來源: 發(fā)布時間:2025-08-06

六、GZDI-01型AA局部放電及紅外可視化在線監(jiān)測子系統(tǒng)GZDI-01型AA局部放電及紅外可視化監(jiān)測子系統(tǒng)融合絕緣監(jiān)測及溫度監(jiān)測,適用于箱式變壓器、開關(guān)柜、環(huán)網(wǎng)柜等電力設(shè)備(下文皆用開關(guān)柜簡稱)運行狀態(tài)診斷,具有可視化、非侵入式監(jiān)測、不影響設(shè)備運行、抗干擾能力強、便于安裝、易于操作等優(yōu)點,滿足精益化和標準化提升的要求,對提高供電可靠性具有重要意義。AA局部放電及紅外可視化在線監(jiān)測子系統(tǒng)的傳感器集成AA局部放電及紅外熱成像(含可見光成像,故本方案書用“紅外可視化”之名)的監(jiān)測功能,采用永磁吸附式安裝于開關(guān)柜電纜室內(nèi)(以開關(guān)柜監(jiān)測為例),所有傳感器均可采用LoRa/以太網(wǎng)等方式將監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸至交換機后匯聚至平臺層數(shù)據(jù)服務(wù)器,并在平臺層操控計算機的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析軟件上實現(xiàn)分析、展示。杭州國洲電力科技有限公司在線監(jiān)測系統(tǒng)的安裝案例分享。振動聲紋在線監(jiān)測遵循標準

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智能算法在 GIS 設(shè)備機械性故障監(jiān)測中也具有廣闊的應(yīng)用前景。利用機器學習算法,如支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,對大量的振動和聲學監(jiān)測數(shù)據(jù)進行學習和訓練。通過建立故障診斷模型,使算法能夠自動識別設(shè)備的正常運行狀態(tài)和各種機械性故障狀態(tài)。例如,將歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)中的正常狀態(tài)數(shù)據(jù)和已知的機械性故障狀態(tài)數(shù)據(jù)作為訓練樣本,訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。經(jīng)過訓練的模型可以對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行快速分析,準確判斷設(shè)備是否存在機械性故障,并預(yù)測故障的發(fā)展趨勢,為設(shè)備的維護和檢修提供科學依據(jù)。浙江振動聲紋在線監(jiān)測主界面在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的壓縮比是多少,對數(shù)據(jù)準確性有何影響?

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在 GIS 設(shè)備的設(shè)計和制造階段,也應(yīng)考慮機械性故障的預(yù)防和監(jiān)測。設(shè)備制造商可以通過優(yōu)化設(shè)計,提高設(shè)備的機械結(jié)構(gòu)強度和穩(wěn)定性,減少開關(guān)觸頭接觸異常、殼體對接不平衡等機械性缺陷的發(fā)生概率。同時,在設(shè)備制造過程中,加強質(zhì)量控制,確保設(shè)備的制造精度和安裝質(zhì)量。例如,采用先進的制造工藝和檢測手段,對 GIS 設(shè)備的關(guān)鍵部件進行嚴格檢測,保證設(shè)備在出廠前不存在機械性缺陷。此外,設(shè)備制造商還可以在設(shè)備中預(yù)留監(jiān)測接口,方便后期安裝監(jiān)測傳感器,提高設(shè)備的可監(jiān)測性。

在智能電網(wǎng)建設(shè)的大背景下,本系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸方式和數(shù)據(jù)處理功能與智能電網(wǎng)的發(fā)展理念高度契合。它能夠?qū)⒈O(jiān)測到的 GIS 設(shè)備局部放電數(shù)據(jù)實時上傳至智能電網(wǎng)的大數(shù)據(jù)平臺,與其他電力設(shè)備數(shù)據(jù)進行整合分析。通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù),能夠挖掘出設(shè)備運行狀態(tài)之間的潛在關(guān)聯(lián),實現(xiàn)對電力系統(tǒng)的智能化管理和決策。例如,通過分析大量 GIS 設(shè)備的局部放電數(shù)據(jù)以及電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)等,預(yù)測設(shè)備故障的發(fā)生概率,提前安排設(shè)備維護計劃,提高智能電網(wǎng)運行的可靠性和經(jīng)濟性。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測產(chǎn)品的技術(shù)特點。

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3.3.2繞組及鐵芯運行狀態(tài)分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態(tài),采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖11(b)所示,基于聲紋振動信號的頻域分布,提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關(guān)系數(shù)特征參量作為分析參數(shù)。各特征參量定義及解釋如下:

3.3.2.1峰值頻率:頻譜圖中比較大幅值對應(yīng)的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數(shù)倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值,計算公式:THD=i=0nVi2V1,其中V1為100Hz基頻分量有效值,Vi為各諧波分量有效值,i為頻率索引值。正常狀態(tài)下,由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分,總諧波畸變率應(yīng)較??;存在故障時,諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移,總諧波畸變率變大。 在環(huán)保行業(yè),該技術(shù)對監(jiān)測污染處理設(shè)備運行有什么意義?電抗器在線監(jiān)測常用知識

振動聲學指紋監(jiān)測技術(shù)怎樣幫助降低設(shè)備的運維成本?振動聲紋在線監(jiān)測遵循標準

對 GIS 設(shè)備機械性故障監(jiān)測的投入,從長遠來看具有***的經(jīng)濟效益。雖然在監(jiān)測系統(tǒng)的建設(shè)和維護方面需要一定的資金投入,但通過及時發(fā)現(xiàn)和處理機械性故障,避免設(shè)備故障導致的停電事故和大規(guī)模維修費用,能夠為國家電網(wǎng)公司節(jié)省大量的資金。例如,一次因 GIS 設(shè)備機械性故障引發(fā)的停電事故,可能導致工業(yè)用戶的生產(chǎn)停滯,造成巨大的經(jīng)濟損失。而通過有效的監(jiān)測,提前預(yù)防故障的發(fā)生,可避免這些間接經(jīng)濟損失,同時減少設(shè)備維修成本,提高電力系統(tǒng)的整體經(jīng)濟效益。振動聲紋在線監(jiān)測遵循標準