2025-05-29 01:02:32
目前針對GIS較成熟的監測方法，主要有電氣法、聲測法及化學(xué)分析法三大類(lèi)，以上監測方法均針對的是放電性故障所產(chǎn)生的電磁、聲、光、電弧分解產(chǎn)物等物理量。但在GIS的運行中，除了放電性故障之外，機械性故障也是導致事故發(fā)生的一大主要原因，當GIS存在開(kāi)關(guān)觸頭接觸異常、殼體對接不平衡、導桿輕微彎曲等缺陷時(shí)，在開(kāi)關(guān)操作的機械力、負載電流產(chǎn)生的交變電動(dòng)力等因素的作用下會(huì )產(chǎn)生機械性運動(dòng)，造成設備異常振動(dòng)。GIS的異常振動(dòng)對其本體有很大危害，會(huì )造成SF6氣體泄露、盆式絕緣子和絕緣支柱損傷、外殼接地點(diǎn)懸浮等缺陷，長(cháng)期發(fā)展可能導致絕緣事故的發(fā)生。因此，加強對GIS機械性故障的監測，是保證GIS**運行的重要手段。杭州國洲電力科技有限公司的企業(yè)榮譽(yù)與資質(zhì)認證。杭州國洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監測系統原理
四、GZAFV-01系統的功能特點(diǎn)4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實(shí)時(shí)地采集、顯示及分析。4.1.2具有時(shí)間觸發(fā)和電流觸發(fā)功能，可手動(dòng)選擇信號觸發(fā)方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進(jìn)行相似度分析，并自動(dòng)計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進(jìn)的能量譜分析功能，并能自動(dòng)識別能量譜比較大的高低頻能量頻率。4.1.5獨有的信號處理功能，生成聲紋振動(dòng)信號ATF圖譜（系我公司***軟著(zhù)權的《變壓器有載分解開(kāi)關(guān)及繞組振動(dòng)測試軟件V1.0》中的**核心算法），更直觀(guān)、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態(tài)。杭州GZAF-1000T系列振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監測遵循標準杭州國洲電力科技有限公司振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監測技術(shù)的市場(chǎng)推廣策略。
GZAFV-01系統的功能特點(diǎn)GIS在帶電運行過(guò)程中除了機械故障會(huì )導致異常振動(dòng)外，放電性故障（如絕緣子內部缺陷、螺絲松動(dòng)、懸浮電位放電、毛刺前列放電、金屬微粒放電等）也會(huì )導致聲紋振動(dòng)信號的產(chǎn)生。因此，通過(guò)深入研究GIS本體的聲紋振動(dòng)信號特征可發(fā)現GIS機械性故障及放電性故障，具有監測***、監測結果互相補充的特點(diǎn)?；诼暭y振動(dòng)信號的在線(xiàn)監測，可在GIS帶電運行狀態(tài)下及時(shí)發(fā)現潛在故障，并及時(shí)預警，從而延長(cháng)使用壽命，提高電網(wǎng)運行的可靠性。我公司以聲紋振動(dòng)信號為主，結合電流、位移等其他參量的在線(xiàn)監測，開(kāi)發(fā)了故障診斷算法（***軟著(zhù)權）并提取相關(guān)特征參量研制完成的GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監測系統，適用于開(kāi)關(guān)設備的帶電監測（便攜診斷式、手持巡檢式）、在線(xiàn)監測（長(cháng)期固定式、短期移動(dòng)式）。GZAFV-01系統由聲紋振動(dòng)傳感器（壓電式加速度計）、位移傳感器、電流傳感器、IED（在線(xiàn)監測式）/主機（便攜/手持式）、云服務(wù)器、通訊單元、供電單元等組件構成。
4.2.3根據各時(shí)頻信號互相關(guān)系數、能量分布曲線(xiàn)特征參量（互相關(guān)系數、**大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態(tài)量，采用深度學(xué)習算法，自動(dòng)判斷變壓器運行狀態(tài)及機械故障類(lèi)型。
4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線(xiàn)監測狀態(tài)量，進(jìn)行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，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(gè)參量判別故障帶來(lái)的誤報。例如，對于變壓器疑似問(wèn)題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動(dòng)信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監測到變壓器地聲紋振動(dòng)頻譜時(shí)，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動(dòng)去查詢(xún)變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現在某段時(shí)期確實(shí)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(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監測技術(shù)的用戶(hù)培訓支持。
從振動(dòng)和聲學(xué)數據中提取有用的特征，以便建立設備的聲學(xué)指紋，通常會(huì )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，可以識別出設備運行時(shí)的固有頻率和諧波成分。短時(shí)傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號隨時(shí)間變化的頻率特性，適用于非平穩信號的分析。小波變換：具有良好的時(shí)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(dòng)信號的振幅包絡(luò )，可以用來(lái)表示信號的動(dòng)態(tài)特性。頻譜分析：通過(guò)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(shí)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(shí)頻表示，有助于分析復雜非線(xiàn)性和非平穩信號。模態(tài)分析：通過(guò)識別設備振動(dòng)的模態(tài)特性，可以提取出與設備結構和損傷相關(guān)的特征。熵分析：如時(shí)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。統計分析：包括均值、方差、標準差等統計參數，可以描述信號的波動(dòng)性和穩定性。高階統計量：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團隊介紹與技術(shù)研發(fā)實(shí)力。杭州GZAF-1000T系列振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監測遵循標準
GZAFV-01型聲紋振動(dòng)監測系統（開(kāi)關(guān)設備）數據可視化和遠程監控。杭州國洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監測系統原理
3.2.1感知層的傳感器GZAFV-01系統的感知層如上圖3.1所示，由IED/主機、6路聲紋振動(dòng)傳感器、1路電流傳感器等構成，聲紋振動(dòng)傳感器集成電荷放大器，將聲紋振動(dòng)信號轉換成與之成正比的電壓信號；電流傳感器采用微型卡扣結構，便于現場(chǎng)安裝。各傳感器外觀(guān)及參數如下表1所示?！?路聲紋振動(dòng)傳感器采集取OLTC振動(dòng)信號，通過(guò)固定底座安裝在變壓器外壁，安裝位置選取平行于OLTC的垂直傳動(dòng)桿方向，且盡量靠近OLTC的觸頭組處?！?路電流傳感器采集OLTC驅動(dòng)電機電流信號，安裝于OLTC驅動(dòng)電機電源線(xiàn)處?！?路聲紋振動(dòng)傳感器采集變壓器繞組及鐵芯聲紋振動(dòng)信號，安裝位置選取于上夾件底部、非冷卻器側油箱表面中部、油箱頂部中心點(diǎn)。為保持監測點(diǎn)的同一性，便于后期監測數據的時(shí)間軸線(xiàn)比對，所有聲紋振動(dòng)傳感器底座長(cháng)期固定在變壓器外壁上。安裝示意圖如下圖3.2所示。（備注：傳感器安裝的數量及位置可根據被測設備的監測需求而靈活調整）杭州國洲電力振動(dòng)聲學(xué)指紋在線(xiàn)監測系統原理
