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3.1.5 SUN-IGuard-801系列 GIS開關特性在線監測系統

  • 廠家直供
  • 1小時響應
  • 48小時解決
  • 12月質保
  • 終身維護
  • 產品說明
  • 型號規格
  • 一、系統概述

      斷路器及GIS作為電力系統中最重要的設備之一,肩負著控制和保護的雙重任務,其性能的可靠性關系到電力系統的安全運行。國際大電網會議及我國電力研究院關于高壓斷路器故障的統計調查顯示:斷路器的大多數故障(主要故障的70%和次要故障的86%)發生在機械機構,主要涉及操動機構、監視裝置和輔助裝置等。

      有關統計表明,一半以上的變電站維護費用是花在開關上,而其中60%的費用是花在斷路器的小修和例行檢修上;另外根據統計,10%的斷路器故障是由于不正確的檢修所致,斷路器的檢修需要完全解體,即費時,其費用成本也很高,可達到斷路器購買成本的1/3到1/2,而且解體和重新裝配又有很高的機率帶來新的故障隱患,因此斷路器及GIS機械特性在線監測及故障專家診斷系統IED裝置應運而生。

      日新電氣SUN一Guard-801系列開關特性在線監測系統通過對掛網運行中的斷路器及GIS進行機構機械特性在線監測及狀態評估,簡化了電力系統定期的設備維護工作,安裝運行后可以提前進行故障隱患報警,避免重大電網事故發生。系統出具的利u2認心檢測報告可以指導變電站對開關進行有針對性的狀態維修,不但能節約了定期檢修所投入的大量資金和人力,還能減少設備投入的備件數量,避免不必要的材料浪費,同時也起到了延長設備使用壽命和環保的作用。

      智能電網對一次電力設備智能化提出“五化”要求,斷路器及GIS機械特性的在線監測及狀態專家診斷系統實現的是其中的“狀態可視化”。同時本系統具備測量數字化、控制網絡化、功能一體化、信息互動化的功能,是智能高壓開關設備的重要IED設備。


    二、系統組成

      日新電氣SUN-IGuard-801系列高壓斷路器機械特性在線監測IED裝置通過安裝在斷路器及GIS機構部件上的機械量和電氣量傳感器實時采集監測對象的特征信號,通過基于DSP信號處理芯片+POWERPC嵌入式系統的IED裝置進行信號的在線數據處理和狀態分析。IED裝置以MMS報文傳輸協議與變電站網絡通訊,在站控層服務器終端的集成軟件平臺顯示斷路器機構相應動作的機械特性參數,繪制動觸頭行程曲線和操作線圈電流波形,出具機構的狀態分析報告。該裝置對斷路器機構操作所監測的項目基本涵蓋了停電檢修試驗的大部分內容,其所監測得到的數據可以完全替代停電檢修試驗數據。


    三、技術特點

      本ED裝置用標準化結構實現,即4U 19英寸機箱,確保工程安裝的便利性。整體裝置功能可自由選配。既可監測單相,也可監測三相。

      IED功能分布明確,包括CB機械特性監測插件、SF6監測插件、開入插件、交換插件、主CPU插件、電源插件、面板模件等。根據用戶需求可靈活搭配、擴展。機械特性在線監測CB監測插件單板可監測一套機構,SF6密度、微水監測插件單板可同時監測8路氣室信號。一套IED裝置可同時監測3套(相)機構。

      機械特性在線分析功能強大

      通過采集機構動行程—時間曲線、分(合)閘線圈的電流波形、儲能電機的電流波形以及分(合)閘輔助觸點的開關量,并結合出廠標準曲線和故障專家診斷系統來判斷機構機械狀態的變化以及發展趨勢。包括:行程狀態、速度變化、機械及傳動部件的磨損情況、卡滯所導致的拒動、脫扣器松動、電機故障等可能出現的情況。

      動作參數準確報告

      每次動作后本系統給出斷路器的行程、開距、超程、平均速度、剛分(合)速度、儲能狀態、分合閘電流等標準參數。

      安裝便捷、高度集成

      在旋轉主軸末端安裝光電角度位移傳感器,在分(合)閘線圈和儲能電機的電源線安裝電流傳感器模塊,從機構輔助觸點取開關量信號,這些安裝簡易,不用對斷路器本體進行改造。整套在線監測裝置體積小,可直接安裝在機構箱內。

      寬范圍供電

      供電電源為AC 85V—265V,DC 100V—400V,可適應不同廠電需求。專家診斷系統在線判斷斷路器運行狀態,并給出狀態評估報告。

      故障狀態下分析故障類型,判斷故障點位置。

      歷史數據存儲在SD卡內,系統可隨時調出10年內所有動作數據。高速串行通訊接口可與其他IED設備及計算機通訊。

      LAN光通訊接口符合IEC61850通訊標準的數據傳輸協議,可接入智能變電站通訊網絡。

      適用于彈操機構或液壓機構


    三、專家診斷系統

      SUN-IGuard—801系列高壓斷路器機械特性在線監測IED裝置在DSP板上建立機構狀態專家診斷系統,采用以下三種算法:

      其一通過神經網絡算法將故障高維特征量及與之相對應的故障類型存放在數據知識庫中,將待診斷的狀態特征量輸入專家系統,調用神經網絡進行識別,通過正向推理快速地獲得故障狀態特征量所對應的故障類型。

      其二為數據曲線的包絡線法,采用關鍵點和整體閾值判斷,以區分故障和正常曲線。進一步,在曲線局部閾值判斷處引入模糊控制以識別具體的信號特征,以確定故障類型、生成專家系統數據知識庫。

      其三為利用離線監測時測定的固有正常曲線,對上述兩種智能算法進行驗證和完善。




  • SUN-IGuard-801系列