敞開式斷路器監(jiān)測技術背景實現(xiàn)對斷路器機械特性的在線監(jiān)測，準確得知斷路器的工作狀態(tài)和故障部位，可以有效減小維護工作量，增強狀態(tài)檢修的針對性，顯著提高電力系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟性。聲紋振動信號、分/合閘線圈及儲能電機的電流、動/靜觸頭的行程及分/合閘位置等特征值是斷路器非常重要的參數(shù)，是衡量斷路器性能的重要指標，因此，實施在線監(jiān)測聲紋振動信號、分/閘線圈及儲能電機電流、動/靜觸頭行程及分/合閘位置等具有重要意義。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的行業(yè)標準對比。校驗振動聲學指紋在線監(jiān)測

GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機形態(tài)分便攜式帶電監(jiān)測（分體機，如上圖3.3、一體機）、長期固定在線監(jiān)測式（標準1U的IED，如上圖3.3）等機型。其中，便攜式一體機結構輕巧，適用于帶電巡檢、故障診斷；標準監(jiān)測單元與壁掛式監(jiān)測單元適用于長期在線監(jiān)測與故障診斷。6.12020年10月20日，我公司榮獲國網(wǎng)公司設備部的邀請，委派技術智造中心總監(jiān)王國明博士參與國網(wǎng)設備部組織的關于智慧變電站技術方案審查會，向與會的國網(wǎng)公司設備部、各省公司設備部及各省電科院的領導和**們做了《聲紋振動監(jiān)測技術在變電站主設備智慧型綜合監(jiān)測中的作用和實施方案》的匯報，獲與會領導和**們的高度認可。如下圖6.1所示。開關設備聲紋振動聲學指紋在線監(jiān)測監(jiān)測符號杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測功能的多場景適用性。

電力系統(tǒng)中的開關類設備主要包括GIS、AIS（敞開式斷路器）、GIS/敞開式的隔離開關、開關柜斷路器等。各類開關設備的材料、工藝、設計、安裝過程中的缺陷以及頻繁動作極易引起機械故障，嚴重時更會導致電氣火災、停電等事故，現(xiàn)有狀態(tài)檢修方式的試驗周期長、耗費人力物力、檢修效率低等缺點，較大地影響設備正常運行。GIS是當今輸電網(wǎng)絡中一種應用***的電氣設備。通過將變電站中斷路器、隔離開關、接地開關、PT、CT、避雷器、連接母線、電纜終端、進出線套管等一次設備經(jīng)過優(yōu)化設計并有序地結合為整體，在金屬殼內封裝起來，內部充SF6氣體作為滅弧和絕緣介質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、安全性強、運行維護工作量很小等優(yōu)點，因而被大量使用在重要負荷、樞紐變電站中。但由于其采用全封閉結構，一旦發(fā)生故障，影響范圍大并且難以準確定位及快速搶修，將會帶來嚴重的經(jīng)濟損失。隨著GIS逐步在特高壓輸電網(wǎng)絡推廣應用，設備故障所造成的影響將進一步加大。

4.2.3根據(jù)各時頻信號互相關系數(shù)、能量分布曲線特征參量（互相關系數(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、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態(tài)及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量，進行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的用戶定制化服務。

從振動和聲學數(shù)據(jù)中提取有用的特征，以便建立設備的聲學指紋，通常會用到以下信號處理技術：傅里葉變換（FFT）：用于分析信號在頻域中的特性，可以識別出設備運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。包絡檢測：用于提取振動信號的振幅包絡，可以用來表示信號的動態(tài)特性。頻譜分析：通過計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，有助于分析復雜非線性和非平穩(wěn)信號。模態(tài)分析：通過識別設備振動的模態(tài)特性，可以提取出與設備結構和損傷相關的特征。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雜性，有助于識別設備狀態(tài)的變化。統(tǒng)計分析：包括均值、方差、標準差等統(tǒng)計參數(shù)，可以描述信號的波動性和穩(wěn)定性。高階統(tǒng)計量：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的企業(yè)簡介與主要技術優(yōu)勢。監(jiān)測振動聲學指紋在線監(jiān)測種類

杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)愿景與使命。校驗振動聲學指紋在線監(jiān)測

3.3.2繞組及鐵芯運行狀態(tài)分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態(tài)，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖3.10b所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數(shù)特征參量作為分析參數(shù)。各特征參量定義及解釋如下：

3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數(shù)倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態(tài)下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移，總諧波畸變率變大 校驗振動聲學指紋在線監(jiān)測