变压器声纹振动监测示意图

通过扫码或RFID识别变压器/电抗器，读取ID信息，通过站内网络(4G/5G/WIFI)传输给云端服务器，向服务器请求该电力设备的详细信息，以及详细的运行状态、监测信息等；6.3结合电力设备的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制；多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性，而且还能大大减小因单个参量判别故障带来的误报；被测设备经过多参量融合分析后评价为异常状态时，本系统会发出告警（可选择告警发送方式）；图6杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹监测频谱分析。变压器声纹振动监测示意图

OLTC是在励磁状态下，通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压，起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明，OLTC故障占变压器总体故障的30%以上，各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行，严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。OLTC的故障模式有多种，具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》，2020年度需完成382台换流变分接开关隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施OLTC在线监测与诊断与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义，也是今后的发展方向。变压器声纹振动监测示意图国洲电力变压器振动监测系统使用。

(1)包络分析为提高在线监测与诊断的准确度，GZAFV-06T型系统的数据采集装置通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此，GZAFV-06型系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。OLTC的声纹振动和驱动电机电流的信号包络分析如下图9的A和B所示。

3.2.1.1OLTC监测与诊断：=1\*GB3①采用多路振动传感器获取振动信号，传感器通过固定底座安装在变压器外壁，安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向，且尽量靠近分接开关触头组处。=2\*GB3②采用非接触方式安装在OLTC的1~2m范围内的声纹传感器获取OLTC切换时的声纹信号。=3\*GB3③采用安装于驱动电机电源线处的电流传感器获取OLTC驱动电机电流信号。3.2.1.2变压器本体（绕组及铁芯）监测与诊断：=1\*GB3①采用多路振动传感器监测与诊断变压器绕组及铁芯运行状况，通常安装于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中芯点。为保持监测与诊断点同一性，便于历史数据对比，传感器底座应长期固定在变压器外壁上。=2\*GB3②采用声纹传感器获取变压器声纹信号，传感器采用工装固定在变压器周边立柱或防火墙上，距地面高度1.2m以上、1/2油箱高度以下，与变压器距离0.3m～2m之间。GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动 监测与诊断系统相关标准。

我公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZAFV-06型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统，可支持固定安装的长期在线监测型、便携的带电监测与诊断型、可移动的短期重症监护型等三种工作模式。本系统由IEPE式振动(加速度)传感器、声纹(自由场)传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、频谱分析等多种算法，并提取典型特征参量，在线状态下实现变压器OLTC及本体（绕组及铁芯）的监测与诊断。国洲电力振动监测系统。变压器声纹振动监测示意图

国洲电力变压器振动监测系统使用方法。变压器声纹振动监测示意图

3.2.2功能特点Ø具备断路器的振动、分合闸线圈和电机的电流、动静触头分合闸位移和位置等信号的监测功能；Ø具备振动、电流波形、位移曲线、压力变化等信号的记录和展示，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、位移、分合闸位置、分合闸次数等参量；Ø监测主机/IED支持多通道信号同步和实时采集，通道数不小于8个（可定制）；Ø支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能；Ø具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据；Ø断路器每次动作后，监测主机/IED主动评价断路器运行状态，并自动上传结果。断路器典型振动和储能电机电流信号及对应包络曲线如下图4所示。变压器声纹振动监测示意图