技術背景GIS運行時，電流通過高壓導體時產生的電動力引起振動，由于導體所受電動力正比于負載電流的平方，GIS本體振動產生的聲紋振動信號的基頻為100Hz。當存在機械故障時，聲紋振動信號的頻譜分布將發(fā)生改變，產生諧波分量。GIS本體機械型缺陷主要是指內部存在開關觸頭接觸異常、導電桿接觸不良、母線卡簧松動、屏蔽罩松動等異常時，在交變電場作用下發(fā)生異常振動，長期振動可能導致導電桿和絕緣件松動，易造成絕緣事故。異常振動還可能造成SF6氣體泄漏，損壞絕緣子和絕緣支柱，影響外殼接地牢固，危及GIS運行安全。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測服務的全流程支持。監(jiān)測振動聲學指紋在線監(jiān)測平臺

3.2.3平臺層的云服務器數據經現場傳感器采集并經過IED/主機處理后，通過通信模塊（4G/5G無線傳輸或電力光纖專網）傳送至云服務器進行存儲及深度計算，平臺層的操控計算機（含通過IEC61850通訊管理連接的遠端）可通過瀏覽器登錄云服務器隨時隨地查看監(jiān)測數據，對變壓器進行運行監(jiān)測及診斷分析。云服務器采用B/S結構（瀏覽器/服務器模式），提供監(jiān)測數據的深度計算、存儲、瀏覽器查看等服務。

3.2GZAFV-01系統的系統架構GZAFV-01系統由感知層的聲紋振動傳感器、電流傳感器、IED/主機，網絡層的通訊管理里，平臺層的數據（云）服務器、內置操控及監(jiān)測數據分析軟件的操控計算機、IEC61850通訊管理機等構成。 監(jiān)測振動聲學指紋在線監(jiān)測平臺GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統（開關設備）設計和性能優(yōu)化。

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(fā)和電流觸發(fā)功能，可手動選擇信號觸發(fā)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(tài)。

敞開式斷路器監(jiān)測功能特性◆具備聲紋振動、電流波形、行程曲線、壓力變化等記錄及展示，自動計算峰值電流、電流上升速率、動作時間、動作時長、行程、動/靜觸頭分/合閘位置和次數等參數。◆IED/主機支持多通道監(jiān)測數據的實時同步采集，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(jiān)測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續(xù)實時監(jiān)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(tài)，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(tài)。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(tài)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(tài)。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態(tài)。GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統（變壓器、電抗器)實時監(jiān)測和分析的結合。

GZAFV-01系統的功能特點GIS在帶電運行過程中除了機械故障會導致異常振動外，放電性故障（如絕緣子內部缺陷、螺絲松動、懸浮電位放電、毛刺前列放電、金屬微粒放電等）也會導致聲紋振動信號的產生。因此，通過深入研究GIS本體的聲紋振動信號特征可發(fā)現GIS機械性故障及放電性故障，具有監(jiān)測***、監(jiān)測結果互相補充的特點。基于聲紋振動信號的在線監(jiān)測，可在GIS帶電運行狀態(tài)下及時發(fā)現潛在故障，并及時預警，從而延長使用壽命，提高電網運行的可靠性。我公司以聲紋振動信號為主，結合電流、位移等其他參量的在線監(jiān)測，開發(fā)了故障診斷算法（***軟著權）并提取相關特征參量研制完成的GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統，適用于開關設備的帶電監(jiān)測（便攜診斷式、手持巡檢式）、在線監(jiān)測（長期固定式、短期移動式）。GZAFV-01系統由聲紋振動傳感器（壓電式加速度計）、位移傳感器、電流傳感器、IED（在線監(jiān)測式）/主機（便攜/手持式）、云服務器、通訊單元、供電單元等組件構成。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測服務的定制化解決方案。變壓器聲紋振動聲學指紋在線監(jiān)測廠家現貨

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4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、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系統的操控及監(jiān)測數據分析系統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。 監(jiān)測振動聲學指紋在線監(jiān)測平臺