杭州开关柜振动声学指纹在线监测主界面

GIS及敞开式的隔离开关监测:功能特性:各特征参量定义如下：(1)分合动作时间：根据电机电流的变化来获取驱动电机启动至停止的时长；(2)电机峰值电流：电机电流出现后的瞬态过程中，电流的***个大半波的峰值；(3)电机电流燃弧时间：电机电流停止末端，电流变小后又增大，直至电流归零的持续时间；(4)电流抖动：电机在驱动连杆时，电机电流不稳定状态称为电流抖动；(5)振动声学高幅值关键特征:捕获一些振动幅值比较大的时间点；(6)振动声学脉动关键特征:振动信号进过小波滤波后，时域及频域分布特性。杭州国洲电力科技有限公司简介。杭州开关柜振动声学指纹在线监测主界面

系统功能：3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号，完成有载分接开关信号包络、ATF等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果；具备实物ID管理功能，提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，杭州振动声学指纹在线监测系统GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统功能特点。

结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据的多参量融合分析，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**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器/电抗器地振动声学指纹频谱时，系统可以自动去查询变压器/电抗器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器/电抗器可能存在绕组变形地异常。

传统的绕组变形检测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*适用于离线或停电检测。铁芯典型故障包括压铁松动、铁芯接地不良、夹件松动或损伤，常用检测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。采用声学指纹法检测绕组及铁芯状态，适用于带电监测/在线监测，不影响电力变压器/电抗器正常运行，且与设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点。杭州国洲电力科技有限公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZAF-1000T系列变压器/电抗器声学指纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测，也有便携式的带电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第3页共29页电检测系统及可移动的重症监护系统。监测系统由压电式加速度传感器、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，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器有载分接开关及本体（绕组及铁芯）全振动监测与故障诊断。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测技术背景。

GIS及敞开式的隔离开关监测:技术背景:隔离开关是电力系统中的重要组成部分，主要用于隔离电源、承载和切断电流电路，与接地开关共同实现对高压输电线路和电气设备的控制、保护和检修。在合闸位置时，隔离开关可承载线路额定电流及在规定时间内的异常电流；在分闸位置时，隔离开关的触头间有符合要求的绝缘距离和明显的断开标志，确保检修时人员和设备的安全。然而由于在材料、工艺、设计、安装等方面存在的问题，以及频繁动作时产生的电气老化、机械磨损等缺陷，GIS及敞开式的隔离开关的故障率不断升高，严重影响隔离开关和整个电力系统的安全稳定运行。因此，在线监测隔离开关以实现故障前预警，对提高设备和电网的可靠性具有重要意义。基于实时监控隔离开关振动声学指纹及驱动电机电流信号，结合智能分析软件，实现隔离开关运行状态的***评价，可有效确保隔离开关及电网的安全稳定运行。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS本体监测技术背景。杭州振动声学指纹在线监测系统

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)。杭州开关柜振动声学指纹在线监测主界面

(3)频谱互相关系数(r)：正常状态与实时测得振动信号频谱图之间的相似度，计算公式如下：=[−−[−[−2其中和分别为正常状态与实时测得振动信号的频域分布，平均值，互相关系数范围为0~1。正常运行时，相关系数应接近于1；存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。(4)频率复杂度(FCA)：频率复杂度的定义与信息熵类似，频率成分越复杂，对应的频率复杂度特征量越大，计算公式为：=−ln =其中f=100,200,…,2000Hz,f的谐波比重值。杭州开关柜振动声学指纹在线监测主界面