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【变压器容量特性测试仪】微机继电保护测试仪质保一年
更新时间:2025-04-25 18:23:38 浏览次数:43 公司名称:青岛 天正华意电气设备有限公司
以下是:【变压器容量特性测试仪】微机继电保护测试仪质保一年的产品参数
产品参数 | |
---|---|
产品价格 | 666/台 |
发货期限 | 1 |
供货总量 | 1000 |
运费说明 | 含运费 |
最小起订 | 1 |
质量等级 | 0.05 |
是否厂家 | 是 |
产品材质 | 铝合金 |
产品品牌 | 青岛天正华意电气 |
产品规格 | 158 |
发货城市 | 青岛 |
产品产地 | 青岛 |
加工定制 | 是 |
产品型号 | TH |
可售卖地 | 全国 |
产品重量 | 6 |
产品颜色 | 白的 |
质保时间 | 三年 |
外形尺寸 | 158 |
适用领域 | 电力电气 |
质量认证 | 9000 |
产品功率 | 5 |
工作温度 | 45 |
以下是:【变压器容量特性测试仪】微机继电保护测试仪质保一年的图文视频


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黑龙江直流电阻测试仪的详细介绍
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华尔网变压器容量特性测试仪线圈材质对变压器外观体积的影响经分析推导,变压器的空载损耗、空载电流、负载损耗、短路阻抗可通过公式(1)计算。 公式(1)其中,C1,C2,C3,C4为常数,P0为空载损耗,I0为空载电流,Pk为负载损耗,Ukx(%)为短路阻抗,ρ为线圈电阻率,N为线圈匝数,S1为铁芯柱横截面积,S2为线圈导线横截面积,h为铁芯柱高度,l为铁轭长度。根据公式(1)可知,空载损耗P0与空载电流I0之比为常数,可以看出空载损耗与空载电流之比为一个常数,说明空载电流与空载损耗正相关。如果空载损耗满足国标要求,空载电流也将基本满足国标。另外设计中h和l一般存在着线性关系,通常采用4l=3h,故由公式(1)可知,空载损耗P0与短路阻抗Ukx(%)乘积也近似为常数,说明,说明短路阻抗与空载损耗负相关。空载损耗变大,短路阻抗将变小;空载损耗变小,短路阻抗将变大。因此,对于铝线圈变压器要使四个性能参数同时保持不变,只需要保证其负载损耗和空载损耗同时满足即可。由公式(1)可得到公式( 公式(2)铝的电阻率3.5710-8Ω·m,铜的电阻率2.13510-8Ω·m,绕组材质由铜换成铝,绕组电阻率由增大0.598倍,由公式(2)可知,为了保持负载损耗和空载损耗参数满足规定,通常通过增大绕组导线横截面积的方法来实现,这样导致铁芯的窗宽、窗高将变大,使变压器整体体积的变大。干式变压器材质分析仪通过测量变压器直流电阻并结合变压器特性参数实验数据综合判断干式变压器的容量,综合变压器变比数据、变压器的本体外观数据等数据并引入概率分析法,进行大量的数据分析综合计算出变压器高低压线圈的“铜铝因子”,准确判断出变压器线圈的材质。相同容量变压器当线圈采用以铝代铜时,体积会增大,一些厂家利用变压器传统的容量检测法的不足,减小变压器容量,来掩盖材质变化带来的体积变化。线圈铜或铝材质的不同,导致变压器容量、体积、质量、匝比、导线截面积、直流电阻、电阻温升曲线等参数均有所变化 ,这些参数之间又相互影响。干式变压器材质分析仪将变压器容量、外观参数(变压器包高、包厚)、直阻、匝比作为变压器材质检验的重要影响影响因素,将这些数据与标准数据库进行对比,确定各参数对变压器线圈材质影响的概率分布模型,通过大量实验确定影响因子的大小;建立变压器绕组材质分析的总概率函数 ……………………….公式(3)式中:f(s),f(v),f(m),f(n)分别为变压器容量、直阻、匝比、外观参数(包高、包厚)的影响概率函数,p1,p2,p3,p4为概率函数的权重,且均小于1大于0,p1+p2+p3+p4=1。建立变压器线圈材质“铜铝因子”函数f(z) ,结合公式(3)的结果进一步综合分析,并计算出线圈材质“铜铝因子”值(K),通过大量现场试验和数据的综合分析,确定了“铜铝因子”判断的临界值(K0 ),判断出线圈的材质的判据为式(4)。 K≥K0 (K0 =3) ………………………………公式(4) 当变压器高低压线圈的铜铝因子计算值满足(4)式时,线圈材质为铜;当不满足此式时线圈材质为铝。变压器线包设计中包括高低压匝数和高低压导线线径(截面积),导电材质不同,其匝数和截面积要求也不同;变压器绝缘包括内外绝缘和线包绝缘。通过测量线包的外部尺寸,可以得到整个线包的截面积:导体截面积*匝数+绝缘层截面积+缠绕材料截面积,即。对于特定材质而言,绝缘层厚度是必须保证相对稳定,偏差必须在合理范围内,并且要求工艺科学。因此厂家在生产变压器过程中,不会随意加厚绝缘层厚度,否则很容易会导致散热不良、应力增大进而发生开裂和绝缘层击穿等问题,容易酿成爆炸等事故。因此,变压器的外绝缘,都会按照绝缘要求设计在科学范围之内。设备研发过程中,对变压器绕组设计和制作过程进行了深入调研,积累了大量数据,进行了矩阵多元化统计分析,在此基础上基于多种特性变量建立了科学的数学模型,得到了铜铝因子。实践表明,操作简单,判断快捷准确。


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