國洲電力振動聲學指紋在線監測技術參數

3.2.2感知層的IED/主機GZAFV-01系統的IED/主機由采集模塊、處理模塊、電源模塊、USB接口、通信模塊等組成。◆采集模塊：實現6路聲紋振動信號、1路電流信號的采集。◆處理模塊：實現信號的放大、濾波和檢波及A/D轉換等功能，利用硬件對采集的信號進行處理，保證信號的有效性和可靠性，再將處理后的模擬信號經A/D轉換成數字信號，便于IED/主機進行數據處理分析。◆電源模塊：包括220V/AC電源的輸入及降壓轉換，為IED/主機供電。◆USB接口：用于現場信號獲取、調試。◆通信模塊：用于向遠端平臺層的監測數據傳輸、操控指令接收。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環保效益分析。國洲電力振動聲學指紋在線監測技術參數

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。振動聲學指紋在線監測指紋是什么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標準對比。

六、GZAFV-01系統的技術交流與投運業績GZAFV-01系統已成功應用于智能變電站、智慧變電站及數字化變電站等示范項目(已經投運的廊坊特高壓站、濟南商西站、青島顧家站和勝利站、泰安天平站等)，實現大型變壓器全振動在線監測與故障診斷，有效地提高設備運行可靠性。同時，我公司積極與各科研院所(南網電科院、廣西電科院、冀北電科院、山東電科院、江蘇電科院、浙江電科院)、供電公司(冀北、山東、山西、江蘇、寧夏等地的省檢)、變壓器制造商(山東電力設備制造廠、江蘇華鵬變壓器廠、南通的韓國曉星變壓器廠、杭州錢江變壓器廠等)、OLTC制造商（上海華明的遵義長征廠區、德國MR等）、變電站綜合監測系統平臺承建商(國網智能、南瑞科技、長園深瑞等)開展合作，不斷豐富各型號變壓器的聲紋振動信號樣本數據庫。

3.1技術原理變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。

OLTC切換過程中，分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號，信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，從而使驅動電機電流發生變化。因此，可通過監測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 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節能效益分析。

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（下圖1所示），OLTC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。OLTC的故障模式有多種，具體包括傳動軸斷裂、選擇開關觸頭接觸不良、操作機構失靈造成的拒動或滑檔現象、限位開關失靈、切換開關拒切、中止或動作滯后、內部緊固件松動和脫落、以及內部滲漏等。根據國家電網設備部發布的《設備管理重點工作任務》，2020年度需完成382臺換流變OLTC隱患整改，加快消除故障隱患。因此，實施OLTC在線監測與故障診斷不僅對確保變壓器及整個電網安全穩定運行具有重要的現實意義，也是今后的發展方向。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快速響應機制。振動聲學指紋在線監測指紋是什么

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從振動和聲學數據中提取有用的特征，以便建立設備的聲學指紋，通常會用到以下信號處理技術：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的固有頻率和諧波成分。短時傅里葉變換（STFT）：與FFT相比，STFT能夠展示信號隨時間變化的頻率特性，適用于非平穩信號的分析。小波變換：具有良好的時頻局部化特性，能夠在多尺度上分析信號，適合捕捉瞬態事件和局部特征。包絡檢測：用于提取振動信號的振幅包絡，可以用來表示信號的動態特性。頻譜分析：通過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頻表示，有助于分析復雜非線性和非平穩信號。模態分析：通過識別設備振動的模態特性，可以提取出與設備結構和損傷相關的特征。熵分析：如時域熵、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。國洲電力振動聲學指紋在線監測技術參數