共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
通过多个厂家产品的绝缘油色谱在线监测装置与实验室离线设备检测数据的比对试,对绝缘油色谱在线监测装置的测量误差、检测灵敏度、检测重复性等方面进行综合评价和判断,以为选用变压器油色谱在线监测装置和运行维护提供参考依据。 相似文献
2.
介绍了变压器绝缘油色谱在线监测装置的原理,分析了影响在线监测数据准确性、稳定性的因素,提出了相应的对策;现场实际应用表明,在线数据较稳定且与离线数据相吻合。 相似文献
3.
采用变压器油色谱的在线监测技术,通过对变压器在运行条件下,绝缘油中气体的性质和浓度进行在线采集和分析,分析数据达到和试验室色谱分析数据相同的结果,并能及时发现变压器内部初期潜伏性故障及监控故障的发展情况,随时掌握设备的运行状况。实现了对大型变压器内部运行状态的在线监控。介绍了中分3000型油色谱在线监测系统与其在故障变压器上的应用实例。 相似文献
4.
分析了变压器绝缘油中溶解气体的含量能提前预测设备的内部故障,可防止设备损坏和由于设备损坏而导致的电网大面积停电事故发生。因此,利用绝缘油中溶解气体的色谱分析方法和油色谱在线监测装置,并结合其他试验手段可以随时监视设备的运行状况,对保障设备乃至电网的安全运行可起到积极作用。文章以甘肃金昌供电局利用绝缘油中溶解气体的色谱分析方法和油色谱在线监测装置,结合其他试验手段成功捕捉并处理330kV变压器内部过热故障为例,对其应用电气设备状态监测与故障诊断技术进行了分析总结,并对应用绝缘油中溶解气体的色谱分析方法和油色谱在线监测装置提出了建议。 相似文献
5.
6.
分析绝缘油中溶解气体的含量能提前预报变压器等充油设备的内部故障,防止这些设备损坏和由于这些设备损坏而导致的电网大面积停电事故发生。因此,近年来发展了绝缘油中溶解气体的在线监测装置,用以随时监视这些设备的运行状况,对保障充油设备乃至电网的安全运行起到了积极作用。文章阐述了绝缘油中溶解气体在线监测的特点和监测装置原理,以甘肃金昌供电局利用绝缘油中溶解气体在线监测装置成功捕捉的330kV电抗器故障为例,对其应用情况进行分析总结,并对应用在线监测装置提出了建议。 相似文献
7.
对变压器绝缘油在线监测的原理及应用的装置进行了分析,对其应用情况进行了分析总结,产对应用在线监测装置提出了建议。 相似文献
8.
阐述绝缘油中早期故障气体在线监测的特点和监测装置工作原理。以甘肃金昌供电局利用绝缘油中溶解气体在线监测装置成功捕捉330kV电抗器故障为例,对其应用情况进行分析总结,并提出改进建议。 相似文献
9.
10.
11.
张瑞强亓秋波齐国栋胥婷李贵海 《山东电力技术》2023,(12):68-75
为研究变压器油色谱在线监测装置运行过程中出现故障的原因,结合某特高压变电站变压器油色谱在线监测装置在变压器油乙炔超标时未检出乙炔的情况,通过现场检查、试验检测等方式,判断气相色谱原理在线监测装置的故障原因为检测器问题、光声光谱原理在线监测装置的故障原因为乙炔传感器通信问题。通过试验还原验证了两种原理在线监测装置出现的故障现象,并建议后期通过优化制造工艺,为在线监测装置添加自检功能并完善故障告警清单。当在线监测装置出现异常情况时能及时响应,提醒运维人员对装置进行维护。 相似文献
12.
13.
14.
15.
油色谱在线监测装置和空气发生器等装置的结构和原理进行了系统介绍,对油中溶解气体在线监测装置运维过程中的相关问题进行了说明。对空气发生器式油色谱在线监测装置的测量误差和测量重复性进行了验证,对进行气源改造的油色谱在线监测装置进行了为期1年的跟踪试验验证。实验结果表明:空气发生器式油色谱在线监测装置的测量误差符合技术规范的A级要求,测量重复性低于技术规范要求的5%;进行气源改造的2台装置的测量误差符合技术规范的A级要求,1年内,平均故障次数为1.125次/季度,明显低于未改造的装置。 相似文献
16.
17.
18.
针对广州电网油色谱监测装置的应用现状,在对油中溶解气体在线监测装置的原理分析的基础上,从气体检测方式、油气分离方式及通信方式等方面对不同监测方式的优缺点进行了对比。同时,对广州电网不同厂家油色谱在线监测装置的运行情况、故障率、故障类型及检测数据的有效性进行了统计分析和对比。最后总结了油色谱在线监测装置运行中存在的急需解决的问题并提出了相应的建议。 相似文献
19.
油色谱在线监测系统能够连续、实时监测主变内部绝缘状况,其监测数据是否准确、可靠直接关系到主变的安全稳定运行。经调查,福建省电网在用主变油色谱在线监测系统的运行现状,发现系统存在报警信号滞后、传感器装置故障频次较高造成数据不可靠等问题。为此,首先提出采用滑动窗口的形式实时采集在线监测数据,利用基于密度模式的空间数据聚类算法将滑动窗口内数据逐一甄别;其次,针对不同数据类型的在线监测系统"脏数据",采取不同清洗手段,并利用小波神经网络算法预测和填补清洗数据点;最后,通过实例验证所提方法能够准确甄别在线监测数据类型,有效地清洗在线监测"脏数据",提升在线监测数据的可靠性和数据处理及时性。 相似文献