在運(yùn)用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態(tài)時(shí),要注重對 OLTC 切換過程中信號變化的研究。OLTC 切換瞬間,內(nèi)部主要機(jī)構(gòu)部件的運(yùn)動撞擊和摩擦產(chǎn)生強(qiáng)烈的脈沖沖擊力,這些沖擊力迅速通過變壓器油和靜觸頭傳遞到變壓器箱壁,引發(fā)箱壁的振動。AFV 傳感器在這個過程中捕捉到的振動信號,包含了 OLTC 切換時(shí)間、觸頭狀態(tài)等重要信息。例如,當(dāng) OLTC 的切換時(shí)間變長時(shí),振動信號的持續(xù)時(shí)間也會相應(yīng)增加,信號的起始和結(jié)束特征也會發(fā)生變化。通過對這些信號變化的細(xì)致分析,我們可以準(zhǔn)確判斷 OLTC 的工作狀態(tài)是否正常,及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患。杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)發(fā)展歷程與技術(shù)創(chuàng)新成果。變壓器振動監(jiān)測軟件功能
OLTC的振動信號主要通過兩種路徑傳播:一是通過靜觸頭的機(jī)械連接直接傳遞至變壓器外殼;二是通過變壓器油的聲波傳導(dǎo)。這兩種路徑的信號特征有所不同,靜觸頭傳遞的信號通常包含高頻成分(如觸頭撞擊),而油中傳播的信號則以中低頻為主(如機(jī)械共振)。AFV信號分析法需結(jié)合多傳感器布置,以捕捉不同頻段的振動信息,從而提高故障診斷的準(zhǔn)確性。例如,觸頭接觸不良會導(dǎo)致高頻振動能量增加,而彈簧彈性下降則可能引起低頻振動幅值的變化。特高壓振動監(jiān)測結(jié)果GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)概述。
AFV 信號分析法為 OLTC 的狀態(tài)監(jiān)測提供了一種精細(xì)、高效的途徑。OLTC 在運(yùn)行過程中,觸頭的分 / 合操作頻繁,這對其內(nèi)部結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性提出了極高要求。觸頭的任何異常變化,如接觸不良、磨損加劇等,都會在 AFV 信號中留下痕跡。當(dāng)觸頭接觸不良時(shí),電流通過時(shí)會產(chǎn)生不穩(wěn)定的電弧,這不僅會導(dǎo)致觸頭進(jìn)一步損壞,還會使 OLTC 的振動特性發(fā)生***改變。AFV 傳感器能夠敏銳捕捉到這些信號變化,經(jīng)過數(shù)據(jù)分析處理,我們可以清晰地判斷出 OLTC 的故障狀態(tài),為設(shè)備的安全運(yùn)行保駕護(hù)航。
利用 AFV 信號分析法監(jiān)測 OLTC 狀態(tài)時(shí),需深入理解信號的產(chǎn)生與傳播機(jī)制。OLTC 切換時(shí),內(nèi)部機(jī)構(gòu)部件的運(yùn)動撞擊和摩擦是產(chǎn)生 AFV 信號的根源。這些脈沖沖擊力通過變壓器油這一介質(zhì),以振動波的形式傳遞到變壓器箱壁。箱壁上的振動響應(yīng)包含了 OLTC 內(nèi)部多種激勵現(xiàn)象的信息,就如同一個信息寶庫。我們通過 AFV 傳感器采集這些振動信號,并運(yùn)用專業(yè)的分析算法,能夠從中提取出與 OLTC 故障類型相關(guān)的特征參數(shù)。例如,當(dāng)彈簧彈性下降時(shí),振動信號的低頻部分會出現(xiàn)特定的變化模式,依據(jù)這些模式,我們就能準(zhǔn)確診斷出 OLTC 的故障類型,提前進(jìn)行維修,避免故障擴(kuò)大。GZAFV-06T型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)技術(shù)方案。
電弧故障的AFV信號診斷方法。OLTC在切換過程中可能產(chǎn)生電弧,尤其是在觸頭接觸不良或絕緣劣化的情況下。電弧不僅會加速觸頭燒蝕,還會產(chǎn)生高頻電磁噪聲和機(jī)械振動。AFV信號分析法通過監(jiān)測振動信號中的高頻突發(fā)成分(如10kHz以上的瞬態(tài)脈沖),可以判斷電弧發(fā)生的強(qiáng)度和頻率。此外,電弧振動信號通常具有非平穩(wěn)特性,需結(jié)合短時(shí)傅里葉變換(STFT)或希爾伯特-黃變換(HHT)進(jìn)行時(shí)頻分析,以提高診斷靈敏度。與傳統(tǒng)檢測方法(如油色譜分析、紅外測溫)相比,AFV信號分析法具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、靈敏度高、無需停電等優(yōu)勢。油色譜分析雖能檢測絕緣劣化,但無法直接反映機(jī)械故障;而AFV信號可直接捕捉OLTC的機(jī)械狀態(tài)變化。此外,AFV傳感器安裝簡便,通常只需在變壓器外殼布置少量測點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)長期監(jiān)測,非常適合智能電網(wǎng)中的在線狀態(tài)評估。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)系統(tǒng)的安全性設(shè)計(jì)。進(jìn)口振動監(jiān)測記錄
GZAFV-01型便攜式變壓器聲紋振動 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。變壓器振動監(jiān)測軟件功能
4.2.2具備實(shí)物ID管理功能,提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口,可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)及趨勢。通過掃碼或RFID識別設(shè)備,讀取設(shè)備ID信息,通過站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)(4G/5G/WIFI)傳輸給云端服務(wù)器,向服務(wù)器請求該設(shè)備的詳細(xì)信息,以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài),測試信息等。4.2.3根據(jù)各時(shí)頻信號互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量(互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度)、ATF圖譜特征參量(六等分區(qū)間均值)、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量,采用深度學(xué)習(xí)算法,自動判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及機(jī)械故障類型。
4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量,進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析,形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制,多參量融合分析不僅提高了識別故障的準(zhǔn)確性,而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報(bào)。例如,對于變壓器疑似問題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析,在監(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時(shí),GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號,如果發(fā)現(xiàn)在某段時(shí)期確實(shí)有大電流沖擊,可給出預(yù)警:變壓器可能存在繞組變形地異常。 變壓器振動監(jiān)測軟件功能