一、概述變壓器在電力系統中起到電壓變換、電能分配等重要作用，其安全穩定運行對確保供電可靠性具有重要意義。有載分接開關、繞組及鐵芯是變壓器/電抗器的重要組成部分，三者的故障率總和占變壓器/電抗器整體故障的70%左右，而傳統預防性檢修方法具有試驗周期長、影響變壓器正常運行、耗費人力物力等缺點。開展基于聲學指紋的狀態監測，可在在線狀態下及時發現變壓器/電抗器有載分接開關、繞組及鐵芯的潛在故障，并及時預警，從而延長變壓器使用壽命，提高電網運行的可靠性。有載分接開關（On-LoadTapChanger,OLTC）是在勵磁狀態下，通過改變繞組分接位置實現電網的有載調壓，起到穩定負載電壓、調節無功潮流、增加電網靈活度等重要作用。它是調壓變壓器中***的可動部件、關鍵部件之一。國際大電網委員會(GIGRE)等國內外統計結果表明，有載分接開關故障占變壓器總體故障的30%以上，各類故障影響變壓器及整個電網的安全穩定運行，嚴重時更會導致大面積停電、電氣火災等事故。GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測包絡分析。杭州振動聲學指紋在線監測推薦

1、2020年10月20日，我公司榮獲國網公司設備部的邀請，參與國網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《振動聲學指紋監測技術在變電站主設備智慧型綜合監測中的作用和實施方案》的匯報，榮獲與會的領導和**們的高度認可。如下圖25所示：2、2020年10月22日，我公司總經理技術助理王國明博士以技術顧問的身份，參與國網冀北電力有限公司關于智慧物聯體系建設專項勞動競賽成果評審會，會上向國網冀北公司設備運行管理領域的各位領導和**們匯報了《電力設備振動聲學指紋監測技術的發展態勢和應用前景》，并會中作為廠家**參與技術評審，會后榮獲與會的領導和**們的高度認可。杭州振動聲學指紋在線監測推薦GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測主界面。

功能特性:?采用加速度傳感器監測GIS本體振動聲學指紋信號，監測單元具備多個感知點開展實時的連續性或周期性的自動監測功能；?具備分析診斷功能：監測單元可向綜合分析單元傳送標準化數據、分析結果和預警信息，并接收下傳的控制命令；?具有比對分析功能：可將監測數據與標準信號、歷史監測信號進行比對分析；?具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續監測、存儲及導出1年以上數據；?具備振動聲學指紋信號時域波形展示、頻譜分析(基頻為100Hz)功能，可自動提取峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量，以作為GIS運行狀態分析參數，用戶可設置報警閾值。?智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度對比開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度對比，GZAF-1000S監測系統引入互相關系數的計算。當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線互相關系數接近1時，實時采集的信號接近正常運行狀態；當互相關系數接近0時，被測設備可能存在故障。下圖1所示為正常狀態與異常狀態時，

GIS及敞開式的隔離開關監測:功能特性:各特征參量定義如下：(1)分合動作時間：根據電機電流的變化來獲取驅動電機啟動至停止的時長；(2)電機峰值電流：電機電流出現后的瞬態過程中，電流的***個大半波的峰值；(3)電機電流燃弧時間：電機電流停止末端，電流變小后又增大，直至電流歸零的持續時間；(4)電流抖動：電機在驅動連桿時，電機電流不穩定狀態稱為電流抖動；(5)振動聲學高幅值關鍵特征:捕獲一些振動幅值比較大的時間點；(6)振動聲學脈動關鍵特征:振動信號進過小波濾波后，時域及頻域分布特性。GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測重合度對比。

時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取振動聲學指紋信號時頻能量分布矩陣，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個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于有載分接開關正常狀態與異常狀態對比。下圖12為正常狀態下振動聲學指紋信號時頻能電力設備監測及診斷技術的“中國智造者”第14頁共29頁量矩陣。圖12振動聲學指紋信號時頻能量矩陣繞組及鐵芯運行狀態分析下圖13(a)為變壓器/電抗器運行時的繞組及鐵芯振動聲學指紋的時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析振動聲學指紋信號，實現在線狀態下的故障監測。如下圖13(b)所示，基于振動聲學指紋信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量，以作為變壓器/電抗器運行狀態的分析參數。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測產品特性。杭州高壓開關振動聲學指紋在線監測主界面

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(3)基頻信號能量比(E)：100Hz基頻分量時域信號能量占信號總能量的比值，計算公式如下：電力設備監測及診斷技術的“中國智造者”第15頁共29頁=122其中100Hz基頻分量的時域信號，為采樣索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動聲學指紋頻譜圖的主要成分，基頻信號能量比應較大；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，基頻信號能量比變小。(4)互相關系數(r)：正常狀態與實時測得振動聲學指紋信號頻譜圖之間的相似度，計算公式如下：=[??[?[?2其中和分別為正常狀態與實時測得振動聲學指紋信號的頻域分布，信號的平均值，互相關系數范圍為0~1。正常運行時，相關系數應接近于1；存在故障時，信號頻率分布發生改變，互相關系數減小。杭州振動聲學指紋在線監測推薦