CN112611987A - 一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统及方法 - Google Patents
一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112611987A CN112611987A CN202011451060.7A CN202011451060A CN112611987A CN 112611987 A CN112611987 A CN 112611987A CN 202011451060 A CN202011451060 A CN 202011451060A CN 112611987 A CN112611987 A CN 112611987A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vibration
- transformer
- voiceprint
- monitoring
- internet
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 16
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 19
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 11
- ORQBXQOJMQIAOY-UHFFFAOYSA-N nobelium Chemical compound [No] ORQBXQOJMQIAOY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 5
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 4
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical group [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004587 chromatography analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
- G01R31/62—Testing of transformers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/50—Testing of electric apparatus, lines, cables or components for short-circuits, continuity, leakage current or incorrect line connections
- G01R31/72—Testing of electric windings
Abstract
本发明涉及变压器监测技术领域，具体涉及一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，包括若干个振动传感器、三个PT互感器、三个CT互感器、中性点电流传感器、多通道采集板、通信模块和服务器，若干个振动传感器分布安装在变压器外壳上，中性点电流传感器与中性线耦合，监测中性线内的电流信号，若干个振动传感器、三个PT互感器、三个CT互感器及中性点电流传感器均与多通道采集板连接，多通道采集板通过通信模块与服务器通信连接。本发明的有益效果是：通过振动传感器采集变压器外壳的振动信号，多通道采集板收集振动信号，并将振动信号发送给服务器，实现变压器振动信息的在线采集，服务器进行数据处理分析获得变压器的振动声纹。
Description
技术领域
本发明涉及变压器监测技术领域，具体涉及一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统。
背景技术
变压器是输变电重要设备，铁心和绕组是变压器的核心部件，因变压器长时间运行引起的机械疲劳、以及制造工艺问题，变压器内部铁心会松动、绕组线圈的压紧力会减小，一旦遇有短路冲击绕组会大概率变形！变压器的绕组一旦变形留下故障隐患，随时会诱发重大事故。目前变压器绕组变形故障高发，由于变压器内部机械松动、绕组变形是机械稳定性问题不同于绝缘问题，常规的带电检测技术手段如局放检测、油色谱分析适合诊断变压器绝缘故障，不能及时发现变压器内部机械稳定性问题。近两年，国内开始关注变压器声纹振动技术研究，绕组变形后的变压器其声纹振动特征量会改变，通过监测其声纹振动可以诊断出相关故障。但目前缺乏有效监测变压器振动声纹的技术方案。
如中国专利CN111650540A，公开日2020年9月11日，一种基于多源数据的主变压器智能状态监测装置及方法，其中监测装置包括：边缘物联代理装置以及均与边缘物联代理装置通信连接的绝缘状态监测网、组部件监测网、综合状态监测网、运行工况监测网；所述绝缘状态监测网、组部件监测网、综合状态监测网、运行工况监测网，两两之间均互为联动关系；监测方法为：当绝缘状态监测网、组部件监测网、综合状态监测网、运行工况监测网中的任意一个监测到异常信号时，将具有联动关系的监测网由常规监测模式切换到重症监护模式，并从所有监测网获取监测数据进行异常综合分析。其技术方案虽然能够在实现多种类型在线监测装置数据的综合分析，但其不能对变压器的振动声纹进行有效监测。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：目前缺乏有效监测变压器振动声纹技术方案的问题。提出了一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统及方法，本监测系统能够在线监测变压器的振动声纹并进行变压器健康状态的分析。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，包括若干个振动传感器、三个PT互感器、三个CT互感器、中性点电流传感器、多通道采集板、通信模块和服务器，若干个所述振动传感器分布安装在变压器外壳上，采集变压器外壳上的振动信号，三个PT互感器分别监测三相电压，三个CT互感器分别监测三相电流，所述中性点电流传感器与中性线耦合，监测中性线内的电流信号，若干个所述振动传感器、三个PT互感器、三个CT互感器以及中性点电流传感器均与多通道采集板连接，所述多通道采集板通过通信模块与服务器通信连接。通过振动传感器采集变压器外壳的振动信号，通过多通道采集板收集振动信号，并将振动信号发送给服务器，实现变压器振动信息的在线采集，服务器进行数据处理分析获得变压器的振动声纹，进而对变压器的健康状态进行评估。
作为优选，所述振动传感器包括磁铁、振动感应元件、壳体、连接帽和引出线，所述磁铁与振动感应元件固定紧密连接，所述振动感应元件与壳体固定连接，所述连接帽与壳体螺纹连接，所述引出线穿过连接帽与振动感应元件连接，所述引出线与连接帽固定连接。磁铁优选为具有强磁力的磁铁，磁头的吸力使得振动感应元件能够在±10G的加速度下保持与变压器的贴合，振动感应元件能够检测变压器的振动，通过引出线将振动感应元件与多通道采集板连接，通过多通道采集板即可获得振动感应元件的电动势变化，获得变压器的振动信号。
作为优选，所述多通道采集板包括采集板、插接板、把手、箱体和若干个接线口，所述箱体一侧面开口，所述插接板安装在所述箱体开口侧，所述把手安装在所述插接板上，若干个接线口分布在所述插接板上，若干个接线口均与采集板连接。
作为优选，还包括若干个汇集器，每个汇集器连接若干个CT互感器或PT互感器，所述汇集器与多通道采集板连接。通过汇集器能够方便将CT互感器或PT互感器连接到多通道采集板，不占用过多接线口，方便进行现场布线和接线。
作为优选，所述汇集器包括盒体、动触头、若干个分触头、合触头、若干个分接口、汇集线、弹簧、电子开关K1和控制器，若干个所述分接口安装在所述盒体外侧，若干个所述分触头并排安装在盒体内，所述合触头与分触头相对安装，所述合触头长度大于若干个分触头的分布区域长度，所述动触头位于合触头和分触头之间，所述动触头与盒体卡接，所述弹簧一端与动触头固定连接，弹簧另一端与盒体固定连接，弹簧两端和电子开关K1及直流电源串联连接，所述电子开关K1的控制端与控制器连接，所述动触头在弹簧带动下的行程内分别与每个分触头抵接，所述动触头与合触头抵接，所述汇集线与合触头连接。控制器以PMW方式控制电子开关K1的开闭，电子开关K1闭合时间占比增加时弹簧收缩，反之，弹簧伸长，通过弹簧长度的变化带动动触头移动，依次与每个分触头抵接，从而依次将每个分触头对应的分接口连接的CT互感器或PT互感器连接到多通道采集板。
作为优选，所述动触头两端加工有圆角。
作为优选，若干个所述振动传感器呈横纵阵列分布安装在变压器外壳上。
一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测方法，包括以下步骤：A)周期性采集变压器外壳的振动信号，将时序信号进行傅里叶变换，获得振动信号的频率组成；B)将汇总后的振动信号进行分析，获得振动信号的特征量；C)根据振动信号的特征量获得变压器的声纹特征，并基于声纹特征分析变压器的健康状态。
作为优选，步骤B)中，获得振动信号的特征量的方法包括：计算振动信号的频率复杂度FCA、振动平稳性DET、能量相似度EDR以及振动相关性MPC，
将频率复杂度FCA、振动平稳性DET、能量相似度EDR以及振动相关性MPC作变压器振动信号的特征量。
作为优选，步骤C)中，将振动信号的特征量作为变压器振动的声纹特征；基于声纹特征分析变压器的健康状态的方法包括：为每个振动信号的特征量设定正常值区间、注意值区间和异常值区间；积累变压器声纹数据和故障数据，人工关联后构成样本数据；使用样本数据训练健康状态神经网络模型；将最新采集的变压器声纹数据输入健康状态神经网络模型，获得变压器的健康状态分析结果。
本发明的实质性效果是：通过振动传感器采集变压器外壳的振动信号，通过多通道采集板收集振动信号，并将振动信号发送给服务器，实现变压器振动信息的在线采集，服务器进行数据处理分析获得变压器的振动声纹，进而对变压器的健康状态进行评估。
附图说明
图1为实施例一系统结构示意图。
图2为实施例一振动传感器结构示意图。
图3为实施例一振动传感器安装示意图。
图4为实施例一多通道采集板结构示意图。
图5为实施例二汇集器连接示意图。
图6为实施例二汇集器结构示意图。
其中：100、振动传感器，200、PT互感器，300、CT互感器，400、中性点电流传感器，500、多通道采集板，600、通信模块，700、服务器，101、磁铁，102、振动感应元件，103、壳体，104、连接帽，105、引出线，8、变压器，9、汇集器，501、插接板，502、把手，503、箱体，504、接线口，901、汇集线，902、动触头，903、分触头，904、分接口，905、合触头，906、弹簧。
具体实施方式
下面通过具体实施例，并结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步具体说明。
实施例一：
一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，如图1所示，包括若干个振动传感器100、三个PT互感器200、三个CT互感器300、中性点电流传感器400、多通道采集板500、通信模块600和服务器700，若干个振动传感器100分布安装在变压器8外壳上，采集变压器8外壳上的振动信号，三个PT互感器200分别监测三相电压，三个CT互感器300分别监测三相电流，中性点电流传感器400与中性线耦合，监测中性线内的电流信号，若干个振动传感器100、三个PT互感器200、三个CT互感器300以及中性点电流传感器400均与多通道采集板500连接，多通道采集板500通过通信模块600与服务器700通信连接。
如图2所示，振动传感器100包括磁铁101、振动感应元件102、壳体103、连接帽104和引出线105，磁铁101与振动感应元件102固定紧密连接，振动感应元件102与壳体103固定连接，连接帽104与壳体103螺纹连接，引出线105穿过连接帽104与振动感应元件102连接，引出线105与连接帽104固定连接。磁铁101优选为具有强磁力的磁铁101，磁头的吸力使得振动感应元件102能够在±10G的加速度下保持与变压器8的贴合，振动感应元件102能够检测变压器8的振动，通过引出线105将振动感应元件102与多通道采集板500连接，通过多通道采集板500即可获得振动感应元件102的电动势变化，获得变压器8的振动信号。如图3所示，若干个振动传感器100呈横纵阵列分布安装在变压器8外壳上。
如图4所示，多通道采集板500包括采集板、插接板501、把手502、箱体503和若干个接线口504，箱体503一侧面开口，插接板501安装在箱体503开口侧，把手502安装在插接板501上，若干个接线口504分布在插接板501上，若干个接线口504均与采集板连接。
一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测方法，包括以下步骤：A)周期性采集变压器8外壳的振动信号，将时序信号进行傅里叶变换，获得振动信号的频率组成；B)将汇总后的振动信号进行分析，获得振动信号的特征量；C)根据振动信号的特征量获得变压器8的声纹特征，并基于声纹特征分析变压器8的健康状态。
步骤B)中，获得振动信号的特征量的方法包括：计算振动信号的频率复杂度FCA、振动平稳性DET、能量相似度EDR以及振动相关性MPC，
将频率复杂度FCA、振动平稳性DET、能量相似度EDR以及振动相关性MPC作变压器8振动信号的特征量。频率复杂度(FCA)，频范围内的各个频率分量的百分比，表征频率否存在杂散分布，频率复杂度指标类似一个振动熵值，可以发现绕组变形和铁心松动引起的高频分量增加问题。振动平稳性(DET)，反应声纹振动信号在短时间内是否存在忽大忽小，不平稳的特征，可以发现绕组变形后的振动平稳性指标会明显降低。振动相关性(MPC)，通过连续长时间的监测分析，提取变压器绕组工频电流产生的振动信号100Hz分量，分析各传感器测得的100Hz分量信号相关性，与案例库对比可以判断变压器绕组变形严重程度。能量相似度(EDR)，各传感器感知到的一段时间内各个声纹振动信号的能量差异性，该指标可以反映变压器整体的机械稳定性。
步骤C)中，将振动信号的特征量作为变压器8振动的声纹特征；基于声纹特征分析变压器8的健康状态的方法包括：为每个振动信号的特征量设定正常值区间、注意值区间和异常值区间；积累变压器声纹数据和故障数据，人工关联后构成样本数据；使用样本数据训练健康状态神经网络模型；将最新采集的变压器声纹数据输入健康状态神经网络模型，获得变压器8的健康状态分析结果。
本发明的实质性效果是：通过振动传感器100采集变压器8外壳的振动信号，通过多通道采集板500收集振动信号，并将振动信号发送给服务器700，实现变压器8振动信息的在线采集，服务器700进行数据处理分析获得变压器8的振动声纹，进而对变压器8的健康状态进行评估。
实施例二：
一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，如图5、图6所示，还包括若干个汇集器9，每个汇集器9连接若干个CT互感器300或PT互感器200，汇集器9与多通道采集板500连接。通过汇集器9能够方便将CT互感器300或PT互感器200连接到多通道采集板500，不占用过多接线口504，方便进行现场布线和接线。
汇集器9包括盒体、动触头902、若干个分触头903、合触头905、若干个分接口904、汇集线901、弹簧906、电子开关K1和控制器，若干个分接口904安装在盒体外侧，若干个分触头903并排安装在盒体内，合触头905与分触头903相对安装，合触头905长度大于若干个分触头903的分布区域长度，动触头902位于合触头905和分触头903之间，动触头902与盒体卡接，弹簧906一端与动触头902固定连接，弹簧906另一端与盒体固定连接，弹簧906两端和电子开关K1及直流电源串联连接，电子开关K1的控制端与控制器连接，动触头902在弹簧906带动下的行程内分别与每个分触头903抵接，动触头902与合触头905抵接，汇集线901与合触头905连接。控制器以PMW方式控制电子开关K1的开闭，电子开关K1闭合时间占比增加时弹簧906收缩，反之，弹簧906伸长，通过弹簧906长度的变化带动动触头902移动，依次与每个分触头903抵接，从而依次将每个分触头903对应的分接口904连接的CT互感器300或PT互感器200连接到多通道采集板500。动触头902两端加工有圆角。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (9)
1.一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，其特征在于，
包括若干个振动传感器、三个PT互感器、三个CT互感器、中性点电流传感器、多通道采集板、通信模块和服务器，若干个所述振动传感器分布安装在变压器外壳上，采集变压器外壳上的振动信号，三个PT互感器分别监测三相电压，三个CT互感器分别监测三相电流，所述中性点电流传感器与中性线耦合，监测中性线内的电流信号，若干个所述振动传感器、三个PT互感器、三个CT互感器以及中性点电流传感器均与多通道采集板连接，所述多通道采集板通过通信模块与服务器通信连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，其特征在于，
所述多通道采集板包括采集板、插接板、把手、箱体和若干个接线口，所述箱体一侧面开口，所述插接板安装在所述箱体开口侧，所述把手安装在所述插接板上，若干个接线口分布在所述插接板上，若干个接线口均与采集板连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，其特征在于，
还包括若干个汇集器，每个汇集器连接若干个CT互感器或PT互感器，所述汇集器与多通道采集板连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，其特征在于，
所述汇集器包括盒体、动触头、若干个分触头、合触头、若干个分接口、汇集线、弹簧、电子开关K1和控制器，若干个所述分接口安装在所述盒体外侧，若干个所述分触头并排安装在盒体内，所述合触头与分触头相对安装，所述合触头长度大于若干个分触头的分布区域长度，所述动触头位于合触头和分触头之间，所述动触头与盒体卡接，所述弹簧一端与动触头固定连接，弹簧另一端与盒体固定连接，弹簧两端和电子开关K1及直流电源串联连接，所述电子开关K1的控制端与控制器连接，所述动触头在弹簧带动下的行程内分别与每个分触头抵接，所述动触头与合触头抵接，所述汇集线与合触头连接。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，其特征在于，
所述动触头两端加工有圆角。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统，其特征在于，
若干个所述振动传感器呈横纵阵列分布安装在变压器外壳上。
7.一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测方法，其特征在于，
包括以下步骤：
A)周期性采集变压器外壳的振动信号，将时序信号进行傅里叶变换，获得振动信号的频率组成；
B)将汇总后的振动信号进行分析，获得振动信号的特征量；
C)根据振动信号的特征量获得变压器的声纹特征，并基于声纹特征分析变压器的健康状态。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测方法，其特征在于，
步骤B)中，获得振动信号的特征量的方法包括：
计算振动信号的频率复杂度FCA、振动平稳性DET、能量相似度EDR以及振动相关性MPC，
将频率复杂度FCA、振动平稳性DET、能量相似度EDR以及振动相关性MPC作变压器振动信号的特征量。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测方法，其特征在于，
步骤C)中，将振动信号的特征量作为变压器振动的声纹特征；
基于声纹特征分析变压器的健康状态的方法包括：
为每个振动信号的特征量设定正常值区间、注意值区间和异常值区间；
积累变压器声纹数据和故障数据，人工关联后构成样本数据；
使用样本数据训练健康状态神经网络模型；
将最新采集的变压器声纹数据输入健康状态神经网络模型，获得变压器的健康状态分析结果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011451060.7A CN112611987A (zh) | 2020-12-09 | 2020-12-09 | 一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011451060.7A CN112611987A (zh) | 2020-12-09 | 2020-12-09 | 一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112611987A true CN112611987A (zh) | 2021-04-06 |
Family
ID=75232999
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011451060.7A Pending CN112611987A (zh) | 2020-12-09 | 2020-12-09 | 一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112611987A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113670428A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-11-19 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种变压器振动在线异常检测方法 |
| CN113820086A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-21 | 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 | 一种基于缺陷声纹特征的变压器故障检测设备 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN202404166U (zh) * | 2011-12-04 | 2012-08-29 | 江西省电力科学研究院 | 一种变压器振动特性在线监测系统 |
| CN107101714A (zh) * | 2017-05-09 | 2017-08-29 | 华北电力大学（保定） | 一种基于多测点振动信号特征的变压器健康状况评估方法 |
| CN108802553A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-13 | 广州供电局有限公司 | 一种变压器绕组故障状态振动在线监测系统 |
| CN109856501A (zh) * | 2019-01-13 | 2019-06-07 | 广西电网有限责任公司南宁供电局 | 一种变压器有载分接开关及绕组变形故障检测方法 |
| CN209517358U (zh) * | 2018-12-18 | 2019-10-18 | 国网浙江桐乡市供电有限公司 | 一种电力设备现场安全数据收集装置 |
| CN110703023A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-17 | 清大智能（北京）科技有限公司 | 配电线路智能计量测量装置 |
| CN210426758U (zh) * | 2019-08-14 | 2020-04-28 | 杭州柯林电气股份有限公司 | 一种变压器机械稳定故障监测诊断系统 |
| CN214150852U (zh) * | 2020-12-09 | 2021-09-07 | 浙江上青元电力科技有限公司 | 一种变压器声纹及电压采集装置 |
-
2020
- 2020-12-09 CN CN202011451060.7A patent/CN112611987A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN202404166U (zh) * | 2011-12-04 | 2012-08-29 | 江西省电力科学研究院 | 一种变压器振动特性在线监测系统 |
| CN107101714A (zh) * | 2017-05-09 | 2017-08-29 | 华北电力大学（保定） | 一种基于多测点振动信号特征的变压器健康状况评估方法 |
| CN108802553A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-13 | 广州供电局有限公司 | 一种变压器绕组故障状态振动在线监测系统 |
| CN209517358U (zh) * | 2018-12-18 | 2019-10-18 | 国网浙江桐乡市供电有限公司 | 一种电力设备现场安全数据收集装置 |
| CN109856501A (zh) * | 2019-01-13 | 2019-06-07 | 广西电网有限责任公司南宁供电局 | 一种变压器有载分接开关及绕组变形故障检测方法 |
| CN210426758U (zh) * | 2019-08-14 | 2020-04-28 | 杭州柯林电气股份有限公司 | 一种变压器机械稳定故障监测诊断系统 |
| CN110703023A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-17 | 清大智能（北京）科技有限公司 | 配电线路智能计量测量装置 |
| CN214150852U (zh) * | 2020-12-09 | 2021-09-07 | 浙江上青元电力科技有限公司 | 一种变压器声纹及电压采集装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 孙翔;何文林;詹江杨;郑一鸣;刘浩军;周建平;: "电力变压器绕组变形检测与诊断技术的现状与发展", 高电压技术, no. 04 * |
| 邓光源: "基于物联网的电力变压器振动监测与诊断算法及其系统软件的研究与开发", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑), no. 03, pages 042 - 421 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113670428A (zh) * | 2021-07-19 | 2021-11-19 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种变压器振动在线异常检测方法 |
| CN113670428B (zh) * | 2021-07-19 | 2023-12-22 | 国网四川省电力公司电力科学研究院 | 一种变压器振动在线异常检测方法 |
| CN113820086A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-21 | 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 | 一种基于缺陷声纹特征的变压器故障检测设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN201355384Y (zh) | 开关柜局部放电在线检测与管理系统 | |
| CN106771922B (zh) | 一种高压电力设备局部放电检测系统及局部放电识别方法 | |
| CN112611987A (zh) | 一种基于物联网技术的变压器声纹振动监测系统及方法 | |
| CN109443190B (zh) | 基于暂态行波的变压器绕组变形在线监测方法及装置 | |
| CN101515520A (zh) | 一种智能型自诊断中压真空断路器 | |
| CN115327363B (zh) | 一种高压断路器机械特性带电监测及状态识别方法 | |
| SE515387C2 (sv) | Övervakning av interna partiella urladdningar i en krafttransformator | |
| CN203133218U (zh) | 一种线束的自动测试装置 | |
| CN107270970A (zh) | 高耸电力设备振动监测装置及其进行故障诊断的方法 | |
| CN112600306A (zh) | 一种配电变压器监测系统 | |
| CN111650540A (zh) | 一种基于多源数据的主变压器智能状态监测装置及方法 | |
| CN104061849B (zh) | 基于变压器过电压信号及响应的绕组变形在线检测系统 | |
| CN115575777A (zh) | 一种中压电缆状态在线监测方法及系统 | |
| CN214150852U (zh) | 一种变压器声纹及电压采集装置 | |
| CN2886587Y (zh) | 局部放电在线检测和离线检测的装置 | |
| CN101685121A (zh) | 电力系统动态过程在线监测装置及方法 | |
| CN202599441U (zh) | 一种变电设备状态数据采集系统 | |
| CN212844307U (zh) | 一种基于物联网的真空开关机械特性试验系统 | |
| CN113917294B (zh) | 基于小波分解的智能自适应电弧检测方法及其应用装置 | |
| CN217305491U (zh) | 变压器综合数据分析诊断装置 | |
| CN213121724U (zh) | 一种基于物联网的瓷支柱绝缘子振动声学在线监测系统 | |
| CN210834114U (zh) | 变压器有载调压开关诊断系统 | |
| CN114689972A (zh) | 基于电磁监测的配电终端热插拔模块监测装置及方法 | |
| CN210803624U (zh) | 快装式可带电操作电气测量物联网传感器 | |
| CN112304369A (zh) | 换流变压器多状态参量在线监测系统及监测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |