利用 AFV 信號分析法對 OLTC 進行狀態監測,需要深入理解 OLTC 故障類型與振動特性之間的內在聯系。OLTC 內部的各種故障,如觸頭問題、彈簧彈性下降等,都會對其振動特性產生影響。以彈簧彈性下降為例,彈簧作為 OLTC 內部的重要部件,其彈性下降會導致機械結構的動力學特性發生改變,在切換時產生的脈沖沖擊力也會相應變化,從而使 OLTC 的振動信號發生改變。通過 AFV 傳感器對這些振動信號的長期監測和分析,我們可以建立起故障類型與振動特征之間的對應關系,實現對 OLTC 故障的早期預警和準確診斷。GZAFV-01型聲紋振動監測系統(變壓器、電抗器)的智能評估和故障預警。國洲電力振動監測研究方向
OLTC是在勵磁狀態下,通過改變繞組分接位置實現電網的有載調壓,起到穩定負載電壓、調節無功潮流、增加電網靈活度等重要作用。它是調壓變壓器中***的可動部件、關鍵部件之一。國際大電網委員會(GIGRE)等國內外統計結果表明(下圖1所示),OLTC故障占變壓器總體故障的30%以上,各類故障影響變壓器及整個電網的安全穩定運行,嚴重時更會導致大面積停電、電氣火災等事故。OLTC的故障模式有多種,具體包括傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操作機構失靈造成的拒動或滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。根據國家電網設備部發布的《設備管理重點工作任務》,2020年度需完成382臺換流變OLTC隱患整改,加快消除故障隱患。因此,實施OLTC在線監測與故障診斷不僅對確保變壓器及整個電網安全穩定運行具有重要的現實意義,也是今后的發展方向。杭州電力振動監測技術服務杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的智能化設計。
在運用 AFV 信號分析法判斷 OLTC 狀態時,要注重對 OLTC 切換過程中信號變化的研究。OLTC 切換瞬間,內部主要機構部件的運動撞擊和摩擦產生強烈的脈沖沖擊力,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 切換時間、觸頭狀態等重要信息。例如,當 OLTC 的切換時間變長時,振動信號的持續時間也會相應增加,信號的起始和結束特征也會發生變化。通過對這些信號變化的細致分析,我們可以準確判斷 OLTC 的工作狀態是否正常,及時發現潛在的故障隱患。
GZAFV-01T子系統采用AFV和驅動電機電流的信號采集和分析技術,能***地把握OLTC的機械性能狀態,可以對OLTC的AFV和驅動電機電流的信號幅值大小進行監測和閾值報警,對AFV和驅動電機電流的信號進行分析。具體功能如下:◆適用于所有類型的OLTC故障診斷?!衾肁FV傳感器和電流傳感器獲取OLTC切換動作過程中產生AFV和驅動電機電流的信號,并通過分析軟件進行診斷評價。◆能將復雜的信號轉換成易于特征識別的包絡曲線。◆獨有的信號處理功能,可將X、Y、Z的聲紋振動信號生產ATF圖,更直觀,更便捷分析OLTC故障類型?!艨蓪⑷我鈨纱伪O測的圖譜進行相似度分析,并自動計算圖譜的重合度。◆具有能量譜分析功能,能自動識別能量譜比較大的高低頻能量的頻率。杭州國洲電力科技有限公司相關振動監測的報告。
AFV 信號分析法基于對 OLTC 振動特性的研究來判斷其狀態。OLTC 內部觸頭在頻繁的分 / 合切換過程中,由于機械應力、化學腐蝕以及觸頭材料的消耗,不可避免地會出現凹凸不平和變形的情況。這種變化直接導致觸頭壓力、接觸電阻和開矩參數發生改變,進而使得 OLTC 的振動特征產生明顯變化。比如,觸頭磨損嚴重時,振動信號的高頻成分會增加,信號的穩定性變差。通過 AFV 傳感器持續監測這些振動特征的改變,我們就可以準確判斷 OLTC 是否處于故障狀態,及時采取相應措施,保障電力系統的穩定運行。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的國際合作案例。國產振動特點
杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的兼容性分析。國洲電力振動監測研究方向
變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中,由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz,不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁,可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。
OLTC切換過程中,分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號,信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息,可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象,必然伴隨著電機驅動力矩的變化,從而使驅動電機電流發生變化。因此,可通過監測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析,可更加有效的評價OLTC在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 國洲電力振動監測研究方向