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杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术参数 国洲电力供应

单价: 面议
所在地: 浙江省
***更新: 2025-04-30 04:04:31
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  • 杭州国洲电力科技有限公司
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产品详细说明

敞开式断路器监测功能特性◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化等记录及展示,自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、行程、动/静触头分/合闸位置和次数等参数。◆IED/主机支持多通道监测数据的实时同步采集,通道数不小于8个(可定制)。◆具有比对分析功能:可将现测与标准/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能,可连续实时监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据。◆断路器每次动作后,IED/主机主动评估断路器运行状态,并自动上传分析结果。◆智能分析:依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库,包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析,更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对,GZAFV-01系统引入互相关系数的计算,当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数:接近1时,被测设备是接近正常状态。接近0时,被测设备是可能存在故障的异常状态。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客户反馈分析。.杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术参数

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6.22020年10月22日,我公司的常务副总经理胡晗先生、技术智造中心总监王国明博士以技术顾问的身份,获邀参与国网冀北电力有限公司关于智慧物联体系建设专项劳动竞赛成果评审会,会上向国网冀北公司设备运行管理领域的各位领导和**们汇报了《电力设备声纹振动监测技术的发展态势和应用前景》,并会中作为厂家**参与技术评审,荣获与会领导和**们的高度认可。

6.3 2020年8月6日,我公司荣获南方电网生产技术部的邀请作为技术合作商的**,委派研发副总经理沈佳华先生参加南方电网的生产技术部、各分省公司、南网电科院和南网数研院等部门/单位的**们出席的《公司新技术交流会议》,向与会的各位**做了《变压器振动监测技术》的专题汇报。 杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测产品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行业影响力。

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六、GZAFV-01系统的技术交流与投运业绩GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等),实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断,有效地提高设备运行可靠性。同时,我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商(上海华明的遵义长征厂区、德国MR等)、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作,不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。

GIS在带电运行过程中除了机械故障会导致异常振动外,放电性故障(如绝缘子内部缺陷、螺丝松动、悬浮电位放电、毛刺前列放电、金属微粒放电等)也会导致声纹振动信号的产生。因此,通过深入研究GIS本体的声纹振动信号特征可发现GIS机械性故障及放电性故障,具有监测***、监测结果互相补充的特点。基于声纹振动信号的在线监测,可在GIS带电运行状态下及时发现潜在故障,并及时预警,从而延长使用寿命,提高电网运行的可靠性。我公司以声纹振动信号为主,结合电流、位移等其他参量的在线监测,开发了故障诊断算法(***软著权)并提取相关特征参量研制完成的GZAFV-01型声纹振动监测系统,适用于开关设备的带电监测(便携诊断式、手持巡检式)、在线监测(长期固定式、短期移动式)。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智能化设计。

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1.2变压器/电抗器运行状态概述变压器/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。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客户满意度调查。杭州开关柜振动声学指纹在线监测使用说明书

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3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时,典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间,可有效判断OLTC驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序,进而分析OLTC的运行状态。然而,以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验,为方便监测人员快速完成诊断任务,需通过多种算法更直观、准确地判断OLTC状态。GZAFV-01系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号比对等多种核心算法,实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测,降低OLTC运行的故障风险。杭州GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测技术参数

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