GIS及敞開式的隔離開關(guān)監(jiān)測功能特性◆采用加速度傳感器及電流傳感器監(jiān)測隔離開關(guān)聲紋振動及電機(jī)電流信號?！艟哂斜葘Ψ治龉δ埽嚎蓪F(xiàn)測與標(biāo)準(zhǔn)/歷史的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向/縱向比對分析?！艟哂性\斷分析功能：可對隔離開關(guān)狀態(tài)進(jìn)行診斷，并上傳原始數(shù)據(jù)及分析結(jié)果。◆具有斷電不丟失存儲數(shù)據(jù)、復(fù)電自啟動、自復(fù)位的功能，可連續(xù)監(jiān)測、存儲及導(dǎo)出功能，可夠存儲1000次以上的操作數(shù)據(jù)，并具備批量處理數(shù)據(jù)功能?！艟邆渎暭y振動及電機(jī)電流信號波形、包絡(luò)分析、時頻圖譜等展示功能?！糇詣犹崛?靜觸頭的分/合閘動作時間、電機(jī)峰值電流、電機(jī)電流的燃弧時間及抖動高幅值關(guān)鍵特征、聲紋振動脈動關(guān)鍵特征等參量?！糁悄芊治觯阂劳杏谖夜窘⒌暮Ａ康湫凸收习咐臄?shù)據(jù)庫，包絡(luò)分析后可快速實(shí)現(xiàn)歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關(guān)系數(shù)的計(jì)算，當(dāng)實(shí)時采集信號包絡(luò)曲線與正常狀態(tài)包絡(luò)曲線的互相關(guān)系數(shù)：接近1時，被測設(shè)備是接近正常狀態(tài)。接近0時，被測設(shè)備是可能存在故障的異常狀態(tài)。GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（開關(guān)設(shè)備）高效檢測和設(shè)備保護(hù)。杭州GIS振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)參數(shù)

3.3GZAFV-01系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)信號分析與處理3.3.1OLTC運(yùn)行狀態(tài)分析OLTC動作時，典型聲紋振動和驅(qū)動電機(jī)電流的信號如下圖3.4所示。通過分解時域內(nèi)典型信號區(qū)間，可有效判斷OLTC驅(qū)動電機(jī)啟動、分接選擇器斷開、分接選擇器閉合、切換開關(guān)動作、驅(qū)動電機(jī)制動等動作順序，進(jìn)而分析OLTC的運(yùn)行狀態(tài)。然而，以上通過典型信號分析判斷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)測人員快速完成診斷任務(wù)，需通過多種算法更直觀、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、基于時頻分布矩陣的信號比對等多種核心算法，實(shí)現(xiàn)OLTC***、有效、準(zhǔn)確的狀態(tài)診斷和早期隱患監(jiān)測，降低OLTC運(yùn)行的故障風(fēng)險(xiǎn)。杭州電抗器振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測重合度對比杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)愿景與使命。

3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量，計(jì)算各層詳細(xì)分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù)、**大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區(qū)間，計(jì)算各區(qū)間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動信號時頻能量矩陣。

GIS是當(dāng)今輸電網(wǎng)絡(luò)中一種應(yīng)用***的電氣設(shè)備。通過將變電站中斷路器、隔離開關(guān)、接地開關(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，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)的敞開式相比較，GIS具有占地面積小、可靠性高、**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**修，將會帶來嚴(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。近年來，**電網(wǎng)公司狀態(tài)檢修工作不斷深化，對設(shè)備可靠性的要求不斷提高，及時、有效發(fā)現(xiàn)GIS內(nèi)部潛伏性缺陷，保證GIS**穩(wěn)定運(yùn)行、合理安排檢修周期成為狀態(tài)檢修模式下的當(dāng)務(wù)之急。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。

從振動和聲學(xué)數(shù)據(jù)中提取有用的特征，以便建立設(shè)備的聲學(xué)指紋，通常會用到以下信號處理技術(shù)：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號在頻域中的特性，可以識別出設(shè)備運(yùn)行時的固有頻率和諧波成分。短時傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號隨時間變化的頻率特性，適用于非平穩(wěn)信號的分析。小波變換：具有良好的時頻局部化特性，能夠在多尺度上分析信號，適合捕捉瞬態(tài)事件和局部特征。包絡(luò)檢測：用于提取振動信號的振幅包絡(luò)，可以用來表示信號的動態(tài)特性。頻譜分析：通過計(jì)算信號的功率譜密度（PSD）或幅值譜，可以識別出信號的頻率成分和能量分布。時頻分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，這些方法能夠提供信號的時頻表示，有助于分析復(fù)雜非線性和非平穩(wěn)信號。模態(tài)分析：通過識別設(shè)備振動的模態(tài)特性，可以提取出與設(shè)備結(jié)構(gòu)和損傷相關(guān)的特征。熵分析：如時域熵、頻域熵或小波熵，這些方法可以量化信號的不確定性和復(fù)雜性，有助于識別設(shè)備狀態(tài)的變化。統(tǒng)計(jì)分析：包括均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)參數(shù)，可以描述信號的波動性和穩(wěn)定性。高階統(tǒng)計(jì)量：如偏度和峰度，它們可以提供信號分布形狀的信息，有助于識別異常模式。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)的科研支持背景。杭州電抗器振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測重合度對比

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六、GZAFV-01系統(tǒng)的技術(shù)交流與投運(yùn)業(yè)績GZAFV-01系統(tǒng)已成功應(yīng)用于智能變電站、智慧變電站及數(shù)字化變電站等示范項(xiàng)目(已經(jīng)投運(yùn)的廊坊特高壓站、濟(jì)南商西站、青島顧家站和勝利站、泰安天平站等)，實(shí)現(xiàn)大型變壓器全振動在線監(jiān)測與故障診斷，有效地提高設(shè)備運(yùn)行可靠性。同時，我公司積極與各科研院所(南網(wǎng)電科院、廣西電科院、冀北電科院、山東電科院、江蘇電科院、浙江電科院)、供電公司(冀北、山東、山西、江蘇、寧夏等地的省檢)、變壓器制造商(山東電力設(shè)備制造廠、江蘇華鵬變壓器廠、南通的韓國曉星變壓器廠、杭州錢江變壓器廠等)、OLTC制造商（上海華明的遵義長征廠區(qū)、德國MR等）、變電站綜合監(jiān)測系統(tǒng)平臺承建商(國網(wǎng)智能、南瑞科技、長園深瑞等)開展合作，不斷豐富各型號變壓器的聲紋振動信號樣本數(shù)據(jù)庫。杭州GIS振動聲學(xué)指紋在線監(jiān)測技術(shù)參數(shù)