國(guó)洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)軟件功能

電力系統(tǒng)中的開(kāi)關(guān)類設(shè)備主要包括GIS、AIS（敞開(kāi)式斷路器）、GIS/敞開(kāi)式的隔離開(kāi)關(guān)、開(kāi)關(guān)柜斷路器等。各類開(kāi)關(guān)設(shè)備的材料、工藝、設(shè)計(jì)、安裝過(guò)程中的缺陷以及頻繁動(dòng)作極易引起機(jī)械故障，嚴(yán)重時(shí)更會(huì)導(dǎo)致電氣火災(zāi)、停電等事故，現(xiàn)有狀態(tài)檢修方式的試驗(yàn)周期長(zhǎng)、耗費(fèi)人力物力、檢修效率低等缺點(diǎn)，較大地影響設(shè)備正常運(yùn)行。GIS是當(dāng)今輸電網(wǎng)絡(luò)中一種應(yīng)用***的電氣設(shè)備。通過(guò)將變電站中斷路器、隔離開(kāi)關(guān)、接地開(kāi)關(guān)、PT、CT、避雷器、連接母線、電纜終端、進(jìn)出線套管等一次設(shè)備經(jīng)過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)并有序地結(jié)合為整體，在金屬殼內(nèi)封裝起來(lái)，內(nèi)部充SF6氣體作為滅弧和絕緣介質(zhì)組成的封閉組合電器。與傳統(tǒng)的敞開(kāi)式相比較，GIS具有占地面積小、可靠性高、安全性強(qiáng)、運(yùn)行維護(hù)工作量很小等優(yōu)點(diǎn)，因而被大量使用在重要負(fù)荷、樞紐變電站中。但由于其采用全封閉結(jié)構(gòu)，一旦發(fā)生故障，影響范圍大并且難以準(zhǔn)確定位及快速搶修，將會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。隨著GIS逐步在特高壓輸電網(wǎng)絡(luò)推廣應(yīng)用，設(shè)備故障所造成的影響將進(jìn)一步加大。杭州國(guó)洲電力科技有限公司的企業(yè)簡(jiǎn)介與主要技術(shù)優(yōu)勢(shì)。國(guó)洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)軟件功能

4.2智慧化功能4.2.1具備邊緣計(jì)算能力，就地采集并處理聲紋振動(dòng)信號(hào)及驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流信號(hào)，完成OLTC信號(hào)包絡(luò)、ATF圖譜等分析，完成繞組及鐵芯振動(dòng)信號(hào)頻譜分析及參數(shù)計(jì)算，根據(jù)傳輸層要求統(tǒng)一通訊接口及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，根據(jù)平臺(tái)層及應(yīng)用層要求上傳分析結(jié)果。4.2.2具備實(shí)物ID管理功能，提供OLTC、繞組及鐵芯運(yùn)行狀態(tài)信息鏈接入口，可掃碼讀取設(shè)備在線監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)及趨勢(shì)。通過(guò)掃碼或RFID識(shí)別設(shè)備，讀取設(shè)備ID信息，通過(guò)站內(nèi)網(wǎng)絡(luò)（4G/5G/WIFI）傳輸給云端服務(wù)器，向服務(wù)器請(qǐng)求該設(shè)備的詳細(xì)信息，以及詳細(xì)的運(yùn)行狀態(tài)，測(cè)試信息等。國(guó)洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)軟件功能杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的用戶培訓(xùn)支持。

變壓器運(yùn)行時(shí)，電流通過(guò)繞組時(shí)產(chǎn)生的電動(dòng)力引起繞組振動(dòng)，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導(dǎo)致鐵芯振動(dòng)。由于繞組導(dǎo)體所受電動(dòng)力正比于負(fù)載電流的平方，繞組的聲紋振動(dòng)信號(hào)的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應(yīng)強(qiáng)度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動(dòng)信號(hào)的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動(dòng)的非線性特性，聲紋振動(dòng)信號(hào)還會(huì)包含頻率為100Hz整數(shù)倍的高次諧波。當(dāng)變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動(dòng)信號(hào)頻譜分布將發(fā)生改變，產(chǎn)生諧波分量。因此，信號(hào)分量可以作為區(qū)別繞組故障與鐵芯故障的重要依據(jù)，采用聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)法可實(shí)現(xiàn)繞組及鐵芯在線運(yùn)行狀態(tài)下的健康態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)與故障類型診斷。綜上所述，采用聲紋振動(dòng)法監(jiān)測(cè)變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態(tài)，適用于帶電監(jiān)測(cè)/在線監(jiān)測(cè)，與變壓器無(wú)電氣連接而不影響正常運(yùn)行，有安裝方便、安全、可靠等優(yōu)點(diǎn)。我公司結(jié)合多年技術(shù)預(yù)研儲(chǔ)備及現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，成功研制出GZAFV-01型聲紋監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，既有固定安裝的長(zhǎng)期在線監(jiān)測(cè)式，也有便攜式的帶電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及可移動(dòng)的重癥監(jiān)護(hù)式。

4.2.3根據(jù)各時(shí)頻信號(hào)互相關(guān)系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區(qū)間均值）、總諧波畸變率、基頻信號(hào)能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)判斷變壓器運(yùn)行狀態(tài)及機(jī)械故障類型。

4.2.4結(jié)合變壓器的帶電監(jiān)測(cè)、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測(cè)狀態(tài)量，進(jìn)行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預(yù)警機(jī)制，多參量融合分析不僅提高了識(shí)別故障的準(zhǔn)確性，而且還能**降低因單個(gè)參量判別故障帶來(lái)的誤報(bào)。例如，對(duì)于變壓器疑似問(wèn)題地診斷可結(jié)合負(fù)荷、損耗、繞組機(jī)械振動(dòng)信號(hào)、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測(cè)到變壓器地聲紋振動(dòng)頻譜時(shí)，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動(dòng)去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號(hào)，如果發(fā)現(xiàn)在某段時(shí)期確實(shí)有大電流沖擊，可給出預(yù)警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益分析。

變壓器運(yùn)行時(shí)，電流通過(guò)繞組時(shí)產(chǎn)生的電動(dòng)力引起繞組振動(dòng)，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導(dǎo)致鐵芯振動(dòng)。由于繞組導(dǎo)體所受電動(dòng)力正比于負(fù)載電流的平方，繞組的聲紋振動(dòng)信號(hào)的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應(yīng)強(qiáng)度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動(dòng)信號(hào)的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動(dòng)的非線性特性，聲紋振動(dòng)信號(hào)還會(huì)包含頻率為100Hz整數(shù)倍的高次諧波。當(dāng)變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動(dòng)信號(hào)頻譜分布將發(fā)生改變，產(chǎn)生諧波分量。因此，信號(hào)分量可以作為區(qū)別繞組故障與鐵芯故障的重要依據(jù)，采用聲紋振動(dòng)監(jiān)測(cè)法可實(shí)現(xiàn)繞組及鐵芯在線運(yùn)行狀態(tài)下的健康態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)與故障類型診斷。杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)系統(tǒng)的兼容性分析。國(guó)洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)軟件功能

杭州國(guó)洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)功能的主要特性解析。國(guó)洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)軟件功能

3.3GZAFV-01系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信號(hào)分析與處理3.3.1OLTC運(yùn)行狀態(tài)分析OLTC動(dòng)作時(shí)，典型聲紋振動(dòng)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)如下圖3.4所示。通過(guò)分解時(shí)域內(nèi)典型信號(hào)區(qū)間，可有效判斷OLTC驅(qū)動(dòng)電機(jī)啟動(dòng)、分接選擇器斷開(kāi)、分接選擇器閉合、切換開(kāi)關(guān)動(dòng)作、驅(qū)動(dòng)電機(jī)制動(dòng)等動(dòng)作順序，進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而，以上通過(guò)典型信號(hào)分析判斷OLTC的運(yùn)行狀態(tài)需要豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為方便監(jiān)測(cè)人員快速完成診斷任務(wù)，需通過(guò)多種算法更直觀、準(zhǔn)確地判斷OLTC狀態(tài)。GZAFV-01系統(tǒng)結(jié)合基于小波變換及希爾伯特變換的包絡(luò)分析、基于互相關(guān)系數(shù)的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲線分析、基于時(shí)頻分布矩陣的信號(hào)比對(duì)等多種核心算法，實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測(cè)，降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)軟件功能