GZAFV-01系統(tǒng)中◆IED/主機(jī)具備多個(gè)點(diǎn)位開展實(shí)時(shí)連續(xù)性或周期性的監(jiān)測(cè)GIS本體聲紋振動(dòng)信號(hào)，向平臺(tái)層操控計(jì)算機(jī)傳送監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)開展智能分析，操控及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析軟件實(shí)時(shí)展示分析結(jié)果和預(yù)警信息?！艟哂斜葘?duì)分析功能：可將現(xiàn)測(cè)的與同規(guī)格被試品/歷史的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向/縱向比對(duì)分析?！艟哂袛嚯姴粊G失存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、復(fù)電自動(dòng)啟動(dòng)/復(fù)位功能，可連續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、存儲(chǔ)及導(dǎo)出1年以上數(shù)據(jù)。◆具備聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能，可自動(dòng)提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關(guān)系數(shù)、頻率復(fù)雜度、振動(dòng)平穩(wěn)性、能量相似度、振動(dòng)相關(guān)性等特征參量，以作為GIS運(yùn)行狀態(tài)分析參數(shù)，用戶可設(shè)置報(bào)警閾值?！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(hào)重合度比對(duì)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(hào)重合度比對(duì)，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關(guān)系數(shù)的計(jì)算，當(dāng)實(shí)時(shí)采集信號(hào)包絡(luò)曲線與正常狀態(tài)包絡(luò)曲線的互相關(guān)系數(shù)： 在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的抗干擾能力通過哪些參數(shù)體現(xiàn)？在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)規(guī)定

除了振動(dòng)監(jiān)測(cè)，還可以采用聲學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)來輔助檢測(cè) GIS 設(shè)備的機(jī)械性故障。當(dāng)設(shè)備發(fā)生機(jī)械性運(yùn)動(dòng)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生特定頻率的聲音信號(hào)。通過在設(shè)備周圍安裝聲學(xué)傳感器，如麥克風(fēng)陣列，能夠捕捉到這些聲音信號(hào)。利用聲學(xué)信號(hào)處理技術(shù)，對(duì)采集到的聲音信號(hào)進(jìn)行分析，識(shí)別出與機(jī)械性故障相關(guān)的聲音特征。例如，開關(guān)觸頭接觸異常時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生異常的摩擦聲，通過分析聲學(xué)信號(hào)中的頻率成分和強(qiáng)度變化，可判斷觸頭的接觸狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的機(jī)械性故障。電抗器在線監(jiān)測(cè)平臺(tái)振動(dòng)聲學(xué)指紋識(shí)別技術(shù)對(duì)設(shè)備早期故障的預(yù)警參數(shù)有哪些？

在國家電網(wǎng)的實(shí)際運(yùn)維工作中，加強(qiáng)對(duì) GIS 設(shè)備機(jī)械性故障的監(jiān)測(cè)能夠顯著提高設(shè)備的可靠性。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的振動(dòng)和聲學(xué)狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的機(jī)械性故障隱患，提前安排檢修和維護(hù)工作，避免設(shè)備故障的發(fā)生。例如，在某變電站的 GIS 設(shè)備運(yùn)維中，通過安裝機(jī)械性故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)了一臺(tái) GIS 設(shè)備的開關(guān)觸頭接觸異常問題。運(yùn)維人員在設(shè)備故障發(fā)生前對(duì)觸頭進(jìn)行了修復(fù)，避免了因觸頭故障導(dǎo)致的停電事故，保障了電力供應(yīng)的穩(wěn)定性，提高了電網(wǎng)的可靠性。

3.3.1.1信號(hào)包絡(luò)分析為提高在線監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確度，GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機(jī)通常采用高采樣率獲取聲紋振動(dòng)及驅(qū)動(dòng)電機(jī)電流的信號(hào)，然而大量的數(shù)據(jù)不利于快速、準(zhǔn)確存儲(chǔ)與分析。因而采用包絡(luò)分析，簡(jiǎn)化并反映原始信號(hào)特征，便于后續(xù)分析與處理。傳統(tǒng)希爾伯特變換進(jìn)行包絡(luò)分析時(shí)存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結(jié)合的信號(hào)包絡(luò)分析。聲紋振動(dòng)和電流的信號(hào)包絡(luò)分析如下圖3.5的a、b所示。

3.3.1.2信號(hào)包絡(luò)重合度比對(duì)分析如下圖3.6所示，信號(hào)包絡(luò)分析后可快速實(shí)現(xiàn)歷史信號(hào)重合度比對(duì)分析，更直觀地判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài)。為量化信號(hào)重合度比對(duì)，GZAFV-01系統(tǒng)引入互相關(guān)系數(shù)的計(jì)算。當(dāng)實(shí)時(shí)采集的與正常狀態(tài)的信號(hào)包絡(luò)互相關(guān)系數(shù)：◆接近1時(shí)，OLTC接近正常運(yùn)行狀態(tài)。◆接近0時(shí)，OLTC可能存在故障。 振動(dòng)聲學(xué)指紋在線監(jiān)測(cè)技術(shù)如何助力電力設(shè)備的故障預(yù)測(cè)？

局部放電在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件的各項(xiàng)功能相互協(xié)作，形成了一個(gè)完整的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警體系。檢測(cè)參數(shù)設(shè)置功能為準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)局部放電提供了靈活的配置手段；異常報(bào)警功能及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常并發(fā)出警報(bào)，提醒運(yùn)維人員采取措施；數(shù)據(jù)管理功能則對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的存儲(chǔ)、分析和利用，為設(shè)備運(yùn)維決策提供數(shù)據(jù)支持。通過不斷優(yōu)化和完善這些功能，該軟件將在保障電力設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行、提高電力系統(tǒng)可靠性方面發(fā)揮越來越重要的作用，助力電力行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化、高效化的發(fā)展目標(biāo)。杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的抗干擾能力。聲紋在線監(jiān)測(cè)常見問題

杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的多參數(shù)融合分析。在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)規(guī)定

3.2觸頭溫度在線監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)3.2.1功能描述變壓器在長(zhǎng)期運(yùn)行過程中，連接部位因老化或接觸電阻過大而發(fā)熱，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致火災(zāi)和大面積停電等事故，實(shí)現(xiàn)溫度在線監(jiān)測(cè)是保證設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要手段。觸頭溫度監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)具備實(shí)時(shí)測(cè)溫、通信、對(duì)時(shí)功能及定期發(fā)送、響**喚、主動(dòng)報(bào)送數(shù)據(jù)等功能，支持休眠時(shí)間、告警門限等參數(shù)的配置，并對(duì)是否存在缺陷及嚴(yán)重程度做出判斷并上傳數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)放電、接觸不良、老化導(dǎo)致等局部過熱，可有效避免因局部過熱而導(dǎo)致的電氣火災(zāi)、停電等事故。3.2.2配置原則單臺(tái)變壓器配置1套觸頭溫度監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)，由溫度傳感器、采集操控單元構(gòu)成。溫度傳感器安裝在變壓器進(jìn)出線觸頭處，采用無線方式實(shí)時(shí)感知并上傳觸頭溫度。在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)規(guī)定