變壓器振動聲學指紋在線監測監測技術交流

GIS及開關柜的斷路器監測技術的功能特性◆具備聲紋振動、分/合閘線圈/儲能電機電流、行程、分/合閘位置等監測功能。◆具備聲紋振動、電流波形、行程曲線、壓力變化記錄及展示功能，自動計算峰值電流、電流上升速率、動作時間與時長、行程、分合閘位置與次數等參數。◆IED/主機支持多通道信號同步實時采集，通道數不小于8個（可定制）。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據，復電自動啟動/復位功能；可連續監測、存儲及導出1000次以上斷路器動作數據。◆斷路器每次動作后，IED/主機主動評估斷路器運行狀態，并自動上傳分析結果。◆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比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡分析曲線與正常狀態包絡分析曲線的互相關系數：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。下圖3.5所示為斷路器典型聲紋振動和儲能電機電流的信號包絡曲線圖。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的科研合作背景。變壓器振動聲學指紋在線監測監測技術交流

6.62019年4月，在國網寧夏±800kV靈州特高壓換流站、國網山西±800kV雁門關特高壓變電站、國網江蘇1000kV盱眙特高壓和±800kV淮安特高壓換流站等，我公司技術服務部的電氣作業工程師會同變電站屬地的省電科院和省檢公司、電力設備廠家等的技術員運用我公司的GZAFV-01型系統對特高壓變壓器OLTC開展狀態監測與評價的技術服務。6.72020年11月，我公司技術服務部的楊加浩工程師在廣西南寧供電局的變電二所實訓基地向廣西電科院高壓所黎大健主任、廣西大學電氣工程學院鄭含博教授、***電力公司設備部王佳靈高工、南網高級技能**李炎、南寧供電局設備部檢修專責羅工等各位領導**做變壓器（繞組、OLTC）和開關設備的聲紋振動監測技術的實操演示。聲紋振動聲學指紋在線監測監測故障GZAFV-01型聲紋振動監測系統（開關設備）數據可視化和遠程監控。

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果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態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個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。

3.3.1.1信號包絡分析為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、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合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析如下圖3.5所示。

3.3.1.2信號包絡重合度比對分析如下圖3.6所示，信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態。◆接近0時，OLTC可能存在故障。 GZAFV-01型聲紋振動監測系統（開關設備）高效檢測和設備保護。

四、GZAFV-01系統的功能特點4.1基本功能4.1.1支持多通道信號同步實時地采集、顯示及分析。4.1.2具有時間觸發和電流觸發功能，可手動選擇信號觸發方式。4.1.3可將任意兩次測量的圖譜進行相似度分析，并自動計算圖譜的重合度。4.1.4具有先進的能量譜分析功能，并能自動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，生成聲紋振動信號ATF圖譜（系我公司***軟著權的《變壓器有載分解開關及繞組振動測試軟件V1.0》中的**核心算法），更直觀、更便捷分析OLTC及繞組和鐵芯的運行狀態。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的行業應用前景。智能振動聲學指紋在線監測監測人員

杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的客戶滿意度調查。變壓器振動聲學指紋在線監測監測技術交流

GIS及敞開式的隔離開關監測功能特性◆采用加速度傳感器及電流傳感器監測隔離開關聲紋振動及電機電流信號。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有診斷分析功能：可對隔離開關狀態進行診斷，并上傳原始數據及分析結果。◆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、存儲及導出功能，可夠存儲1000次以上的操作數據，并具備批量處理數據功能。◆具備聲紋振動及電機電流信號波形、包絡分析、時頻圖譜等展示功能。◆自動提取動/靜觸頭的分/合閘動作時間、電機峰值電流、電機電流的燃弧時間及抖動高幅值關鍵特征、聲紋振動脈動關鍵特征等參量。◆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比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01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的互相關系數：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。變壓器振動聲學指紋在線監測監測技術交流