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，GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測系統結構。杭州開關柜振動聲學指紋在線監測業績

包絡分析：為提高在線監測的準確度，GZAF-1000T系統的數據采集裝置通常采用高采樣率獲取振動聲學信號及驅動電機電流信號，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，GZAF-1000T系統采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。有載分接開關振動聲學信號和驅動電機電流信號包絡分析如下圖8的A和B所示。國洲電力振動聲學指紋在線監測技術產品功能GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測系統技術方案。

GIS及敞開式的隔離開關監測:技術背景:隔離開關是電力系統中的重要組成部分，主要用于隔離電源、承載和切斷電流電路，與接地開關共同實現對高壓輸電線路和電氣設備的控制、保護和檢修。在合閘位置時，隔離開關可承載線路額定電流及在規定時間內的異常電流；在分閘位置時，隔離開關的觸頭間有符合要求的絕緣距離和明顯的斷開標志，確保檢修時人員和設備的安全。然而由于在材料、工藝、設計、安裝等方面存在的問題，以及頻繁動作時產生的電氣老化、機械磨損等缺陷，GIS及敞開式的隔離開關的故障率不斷升高，嚴重影響隔離開關和整個電力系統的安全穩定運行。因此，在線監測隔離開關以實現故障前預警，對提高設備和電網的可靠性具有重要意義。基于實時監控隔離開關振動聲學指紋及驅動電機電流信號，結合智能分析軟件，實現隔離開關運行狀態的***評價，可有效確保隔離開關及電網的安全穩定運行。

3、2020年8月6日，我公司榮獲南方電網生產技術部的邀請，作為技術合作商的**參加生產技術部、各分省公司、南網電科院和南網數研院等部門/單位的**們出席的《公司新技術交流會議》，向與會的各位**做了《變壓器振動監測技術》的專題匯報。4、2020年11月19日，我公司榮獲南網廣西電網公司總經辦和生產技術部的邀請，向廣西電網公司的總經理、副總經理以及生產技術部、電力科學研究院等相關部門和直屬單位的領導做了《變壓器聲紋振動在線監測與故障診斷技術》的專題匯報，獲得了領導和**們的稱贊與肯定。GZAF-1000T系列變壓器(電抗器)振動聲學指紋監測系統功能。

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。各特征參量定義及解釋如下：(1)峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。(2)總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)：所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式如下：=2其中100Hz基頻分量有效值，為頻率索引值。正常狀態下，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生偏移，總諧波畸變率變大。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統功能。杭州開關柜振動聲學指紋在線監測業績

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重合度對比如圖9所示，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度對比分析，更直觀地判斷有載分接開關運行狀態。為量化信號重合度對比，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，有載分接開關可能存在故障。能量分布曲線基于小波變換的振動信號多分辨率分析結果如下圖10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。對比正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷有載分接開關運行狀態，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。圖11為正常狀態與異常狀態振動信號能量分布曲線對比。杭州開關柜振動聲學指紋在線監測業績