在线振动监测装置

三、各类高压开关监测系统的功能特点3.1GIS本体监测3.1.1技术背景GIS运行时，电流通过高压导体时产生的电动力引起振动，由于导体所受电动力正比于负载电流的平方，GIS本体振动信号的基频为100Hz。当存在机械故障时，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。GIS本体机械型缺陷主要是指内部存在开关触头接触异常、导电杆接触不良、母线卡簧松动、屏蔽罩松动等异常时，在交变电场作用下发生异常振动，长期振动可能导致导电杆和绝缘件松动，引发局部放电，甚至造成绝缘事故。异常振动还可能造成SF6气体泄漏，损坏绝缘子和绝缘支柱，影响外壳接地的牢固，危及主设备运行安全。因此开展振动声学指纹检测、实时频谱分析并提取相关特征参量对提高GIS运行的可靠性具有重要意义。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统技术GIS本体监测技术背景。在线振动监测装置

GIS及敞开式的隔离开关监测：技术背景隔离开关是电力系统中的重要组成部分，主要用于隔离电源、承载和切断电流电路，与接地开关共同实现对高压输电线路和电气设备的控制、保护和检修。在合闸位置时，隔离开关可承载线路额定电流及在规定时间内的异常电流；在分闸位置时，隔离开关的触头间有符合要求的绝缘距离和明显的断开标志，确保检修时人员和设备的安全。然而由于在材料、工艺、设计、安装等方面存在的问题，以及频繁动作时产生的电气老化、机械磨损等缺陷，GIS及敞开式的隔离开关的故障率不断升高，严重影响隔离开关和整个电力系统的安全稳定运行。因此，在线监测隔离开关以实现故障前预警，对提高设备和电网的可靠性具有重要意义。基于实时监控隔离开关振动声学指纹及驱动电机电流信号，结合智能分析软件，实现隔离开关运行状态的***评价，可有效确保隔离开关及电网的安全稳定运行。进口振动监测传感器杭州国洲电力科技有限公司GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统包络分析。

4.5GZK-1000DSL型隔离开关机械特性监测子系统隔离开关是GIS的重要组成部分，主要用于隔离电源、承载和切断电流电路，与接地开关共同实现对高压输电线路和电气设备的控制、保护和检修。在合闸位置时，隔离开关可承载线路额定电流及在规定时间内的异常电流；在分闸位置时，隔离开关的触头间有符合要求的绝缘距离和明显的断开标志，确保检修时人员和设备的安全。GIS隔离开关在电网中的应用十分***，利用SF6气体良好的绝缘特性，实现电气隔离，具有小型化、安全性、可靠性、整体性设计的特点。然而，由于在材料、工艺、设计、安装等方面存在的问题，以及频繁动作时产生的电气老化、机械磨损等缺陷，GIS隔离开关故障率不断升高，严重影响气体绝缘金属封闭开关设备和整个电力系统的安全稳定运行。因此，在线监测GIS隔离开关、实现故障前预警，对提高设备和电网的可靠性具有重要意义。

3.3.2功能特性GIS及敞开式的隔离开关监测单元主要功能特性如下：Ø采用加速度传感器及电流传感器监测隔离开关振动声学指纹及电机电流信号；Ø具有比对分析功能：可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行横向及纵向比对分析；Ø具有诊断分析功能：可对隔离开关状态进行诊断，并上传原始数据及分析结果；Ø具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出功能，可够存储500次以上的操作数据，并具备批量处理数据功能；Ø具备振动声学指纹及电机电流信号波形、包络分析、时频图谱等展示功能；国洲电力振动监测系统说明书。

3.1.2功能特性Ø采用加速度传感器监测GIS本体振动声学指纹信号，监测单元具备多个感知点开展实时的连续性或周期性的自动监测功能；Ø具备分析诊断功能：监测单元可向综合分析单元传送标准化数据、分析结果和预警信息，并接收下传的控制命令；Ø具有比对分析功能：可将监测数据与标准信号、历史监测信号进行比对分析；Ø具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出1年以上数据；Ø具备振动声学指纹信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能，可自动提取峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量，以作为GIS运行状态分析参数，用户可设置报警阈值。Ø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对比开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比，GZAF-1000S监测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互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，被测设备可能存在故障。国洲电力振动监测系统技术服务。变压器振动监测性能指标

各监测子系统的功能特点与技术参数。在线振动监测装置

3.3信号分析与处理3.3.1有载分接开关运行状态分析有载分接开关动作时，典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、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，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便检测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测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对比等多种**算法，实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测，降低变压器/电抗器运行的故障风险。在线振动监测装置

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