电力设备的在线监测与故障诊断.ppt
上传人:可爱****乐多 上传时间:2024-09-10 格式:PPT 页数:138 大小:7.5MB 金币:10 举报 版权申诉
预览加载中,请您耐心等待几秒...

电力设备的在线监测与故障诊断.ppt

电力设备的在线监测与故障诊断.ppt

预览

免费试读已结束,剩余 128 页请下载文档后查看

10 金币

下载此文档

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

电气设备状态监测与故障诊断的意义设备维修体制的发展在线监测的意义变电设备的在线监测变电设备的在线监测变压器电抗器高压开关电压互感器电流互感器变压器的在线监测变压器局部放电监测局部放电监测的意义变压器中局部放电类型变压器中局部放电类型变压器局部放电监测方法脉冲电流法监测变压器局部放电脉冲电流法监测变压器局部放电脉冲电流法监测变压器局部放电声发射方法监测变压器局部放电声发射方法监测变压器局部放电特高频方法监测变压器局部放电特高频方法监测变压器局部放电宽带脉冲电流法局部放电监测宽带脉冲电流法局部放电监测宽带脉冲电流法局部放电监测变压器油中溶解气体分析变压器油中溶解气体分析变压器油中溶解气体分析变压器油中溶解气体分析脱气方法离线溶解平衡法(机械振荡法)真空法(变径活塞泵全脱法)现场检测鼓泡脱气法在线监测高分子渗透膜法真空脱气法顶空脱气法其他方法检测器热导池(TCD)氢离子火焰(FID)半导体气敏传感器热线形气体传感器电化学检测器半导体微桥式检测器光谱技术变压器油中溶解气体分析变压器油中溶解气体分析变压器油中溶解气体分析变压器油中溶解气体分析变压器油中溶解气体监测装置油中溶解气体分析发现220kV变压器过热缺陷油中溶解气体分析发现220kV变压器过热缺陷变压器油中微水含量的监测变压器油中微水含量的监测变压器绕组变形的监测变压器绕组变形的监测变压器绕组变形的监测短路电抗法振动法高压开关监测高压开关监测高压开关监测分、合闸线圈电流的监测合闸弹簧状态监测动触头行程、速度的检测旋转光电编码器高压断路器的操作时的机械振动机械振动的监测机械振动监测高压导体、触头温度监测高压开关柜局部放电的监测TEV传感器高压开关柜局部放电的监测GIS局部放电在线监测GIS主要放电类型UHF传感的信号体内耦合UHF传感的信号体外耦合不同类型局部放电的波形和相位不同类型局部放电的频谱GIS局部放电检测案例GIS局部放电检测案例电容型设备电容型设备电容型套管结构电容型套管等效电路图电容型设备监测的参数电流信号的电压信号的获取u1=A1sinωtu2=A2sin(ωt+φ)u3=u2–u1=A2sin(ωt+φ)-A1sinωt若A1=A2=A,则u3=A(sin(ωt+φ)–sinωt)=Bcos(ωt+φ/2)其中:B=2Asin(φ/2)t=0时,可简化为:u3=Asinφ则:φ=arcsin(u3/A)基于电桥平衡的方法i=Imsin(ωt+φi),u=Umsin(ωt+φu)i(t)=D0sinωt+D1cosωtu(t)=C0sinωt+C1cosωt式中,D0=Imcosφi,D1=Imsinφi,C0=Umcosφu,C1=Umsinφuφi=arctan(D1/D0),φu=arctan(C1/C0)在对信号i(t)和u(t)采样,并用最小二乘算法求得D0、D1、C0、C1后,即可由上式算出φ。原理:运用傅里叶变换和三角函数正交性原理,从电压、电流信号中分别分离出基波分量,分别计算采样开始时刻的初相位,然后计算相位差。需要解决的关键技术输电设备监测交联聚乙烯电缆的劣化交流击穿场强与水树枝长度的关系XLPE电缆绝缘电阻在线监测—直流叠加法tanδ在线监测法监测XLPE电缆局部放电的意义监测XPLE电缆局部放电的主要方法监测XPLE电缆局部放电的主要方法监测XPLE电缆局部放电的主要方法监测XPLE电缆局部放电的主要方法监测XPLE电缆局部放电的主要方法监测XPLE电缆局部放电的主要方法XLPE电缆局部放电现场测试监测XPLE电缆局部放电的主要方法监测XPLE电缆局部放电的主要方法监测XPLE电缆局部放电的主要方法TEV法XLPE电缆局部放电现场检测技术阻尼振荡波放电回路振荡波波形电缆局部放电定位典型电缆接头故障典型电缆接头故障XLPE电缆现场测试案例XLPE电缆现场测试案例旋转电机的监测电机监测内容电机定子绕组局部放电监测电机定子绕组局部放电监测—传感器电机定子绕组局部放电监测—传感器电机定子绕组局部放电监测—传感器微粒监测烟雾监测器振动监测振动监测振动监测磁通密度监测磁通密度监测气隙间距监测励磁碳刷火花监测紫外光辐射强度监测法轴电压监测轴电压监测振动信号在电动机故障诊断中的应用振动信号在电动机故障诊断中的应用故障轴承振动信号电力设备的诊断阈值诊断时域波形诊断频率特性诊断指纹诊断基于人工神经网络的诊断谢谢!