杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测安装

GIS及开关柜的断路器监测:技术背景:断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第9页共12页入或切除相应的线路或电气设备，以确保电力系统安全运行。实现对断路器的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强检修的针对性，***提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器在线监测中非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标，因此通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康状态具有重要意义。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测安装

有载分接开关运行状态分析：有载分接开关动作时，典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便检测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种**算法，实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测，降低变压器/电抗器运行的故障风险。GIS振动声学指纹在线监测概述GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统GIS及敞开式的隔离开关监测功能特性。

振动声学指纹监测技术的应用意义：我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器（绕组、有载分接开关、铁心等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行，且与被测设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，主要意义如下：1、采用带电检测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；2、减少了人员进站检查的运维成本；3、监测方式与设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点；4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的专家分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6、符合智慧变电站建设原则，监测系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹及其它信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构。

云平台服务器：数据经现场采集装置采集后，通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第10页共29页云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随地查看系统监测内容，对变压器/电抗器进行运行监测及诊断分析。云平台系统结构图如下图6所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供监测系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。信号分析与处理有载分接开关运行状态分析GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测主界面。

各类高压开关监测系统的技术参数类别指标名称技术指标备注振动声学指纹传感器励磁电压DC18～30V频率范围为0.5Hz～3kHz的传感器适用于GIS本体振动声学指纹监测；频率范围为0.5Hz～20kHz的传感器适用于隔离开关及断路器机械特性监测。励磁电流2～20mA灵敏度100mV/g测量范围50g频率范围0.5Hz～3kHz/20kHz数量1个电流传感器电流范围0～20A适用于隔离开关及断路器机械特性监测。频率范围10Hz～100kHz线性度＜1%误差＜1%噪声比优于80dB数量6个位移传感器测量范围0～300mm适用于断路器机械特性监测。时间分辨率优于0.1ms行程分辨率优于0.1mm数量1个IED(监测单元)采样率200kS/s采样精度16bit通道数量8（可根据监测需求定制）通讯接口RS485、RJ45、光纤、4G/5G杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测概述。杭州电抗器振动声学指纹在线监测功能特点

杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术方案。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测安装

系统功能：3.4.2监测系统的智慧化功能具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号，完成有载分接开关信号包络、ATF等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果；具备实物ID管理功能，提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测安装