GIS是当今输电网络中一种应用***的电气设备。通过将变电站中断路器、隔离开关、接地开关、PT、CT、避雷器、连接母线、电缆终端、进出线套管等一次设备经过优化设计并有序地结合为整体,在金属壳内封装起来,内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式相比较,GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点,因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构,一旦发生故障,影响范围大并且难以准确定位及快速抢修,将会带来严重的经济损失。随着GIS逐步在特高压输电网络推广应用,设备故障所造成的影响将进一步加大。近年来,国家电网公司状态检修工作不断深化,对设备可靠性的要求不断提高,及时、有效发现GIS内部潜伏性缺陷,保证GIS安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测概述。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术参数
变压器运行时,电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动,硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方,绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方,铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外,考虑到铁芯振动的非线性特性,声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后,声纹振动信号频谱分布将发生改变,产生谐波分量。因此,信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据,采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术参数GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测云平台服务器。
3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态,采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示,基于声纹振动信号的频域分布,提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下:
3.3.2.1峰值频率:频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值,计算公式:THD=i=0nVi2V1,其中V1为100Hz基频分量有效值,Vi为各谐波分量有效值,i为频率索引值。正常状态下,由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分,总谐波畸变率应较小;存在故障时,谐波分量增加且峰值频率发生偏移,总谐波畸变率变大
近年来,国家电网公司状态检修工作不断深化,对设备可靠性的要求不断提高,及时、有效发现GIS内部潜伏性缺陷,保证GIS安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。目前针对GIS较成熟的监测方法,主要有电气法、声测法及化学分析法三大类,以上监测方法均针对的是放电性故障所产生的电磁、声、光、电弧分解产物等物理量。但在GIS的运行中,除了放电性故障之外,机械性故障也是导致事故发生的一大主要原因,当GIS存在开关触头接触异常、壳体对接不平衡、导杆轻微弯曲等缺陷时,在开关操作的机械力、负载电流产生的交变电动力等因素的作用下会产生机械性运动,造成设备异常振动。GIS的异常振动对其本体有很大危害,会造成SF6气体泄露、盆式绝缘子和绝缘支柱损伤、外壳接地点悬浮等缺陷,长期发展可能导致绝缘事故的发生。因此,加强对GIS机械性故障的监测,是保证GIS安全运行的重要手段。振动声学指纹监测技术的应用意义。
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。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。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术参数
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3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度,GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号,然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析,简化并反映原始信号特征,便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题,因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。
3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示,信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析,更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数:◆接近1时,OLTC接近正常运行状态。◆接近0时,OLTC可能存在故障。 杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术参数