杭州高压开关振动声学指纹在线监测产品参数 国洲电力供应

3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示，基于声纹振动信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下：

3.3.2.1峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的应用意义。杭州高压开关振动声学指纹在线监测产品参数

1.2变压器/电抗器运行状态概述变压器/电抗器（下文皆用“变压器”简称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关（下文皆用OLTC简称）、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分，三者故障率总和占变压器整体故障70%左右，而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。杭州开关柜振动声学指纹在线监测重合度对比GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统功能特点。

GZAFV-01系统的IED/主机形态分便携式带电监测（分体机，如上图3.3、一体机）、长期固定在线监测式（标准1U的IED，如上图3.3）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于带电巡检、故障诊断；标准监测单元与壁挂式监测单元适用于长期在线监测与故障诊断。6.12020年10月20日，我公司荣获国网公司设备部的邀请，委派技术智造中心总监王国明博士参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会，向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和**们做了《声纹振动监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报，获与会领导和**们的高度认可。如下图6.1所示。

1.1公司概述杭州国洲电力科技有限公司，成立于2013年5月，是专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的电力设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研、产、销、服四位一体的****，致力于为领域内各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、电能生产、设备制造等合作方提供质量的体系化技术方案。我公司于2014年把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在中心组建了专注于局部放电和声纹振动监测技术的两大课题组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和声纹振动监测技术。我公司的技术近10年在投运站场、制造厂区的电力设备上大量的持续运用，为电网的可靠运行提供了逐年增长的技术支持，特别是在变压器（电抗器）、开关设备和输电设备等电力设备的绝缘、机械的状态分析与诊断方面，凭借前沿的软/硬件技术与先进的监测方法，为电力设备的高效运检提供了质量的体系化技术方案。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测信号分析与处理。

3.2.1感知层的传感器GZAFV-01系统的感知层如上图3.1所示，由IED/主机、6路声纹振动传感器、1路电流传感器等构成，声纹振动传感器集成电荷放大器，将声纹振动信号转换成与之成正比的电压信号；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装。各传感器外观及参数如下表1所示。◆3路声纹振动传感器采集取OLTC振动信号，通过固定底座安装在变压器外壁，安装位置选取平行于OLTC的垂直传动杆方向，且尽量靠近OLTC的触头组处。◆1路电流传感器采集OLTC驱动电机电流信号，安装于OLTC驱动电机电源线处。◆3路声纹振动传感器采集变压器绕组及铁芯声纹振动信号，安装位置选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部、油箱顶部中心点。为保持监测点的同一性，便于后期监测数据的时间轴线比对，所有声纹振动传感器底座长期固定在变压器外壁上。安装示意图如下图3.2所示。（备注：传感器安装的数量及位置可根据被测设备的监测需求而灵活调整）杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统功能。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测价格查询

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测时频能量分布矩阵(ATF图谱)。杭州高压开关振动声学指纹在线监测产品参数

3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。

3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 杭州高压开关振动声学指纹在线监测产品参数