一、概述变压器在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关、绕组及铁芯是变压器/电抗器的重要组成部分，三者的故障率总和占变压器/电抗器整体故障的70%左右，而传统预防性检修方法具有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器/电抗器有载分接开关、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。有载分接开关（On-LoadTapChanger,OLTC）是在励磁状态下，通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压，起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明，有载分接开关故障占变压器总体故障的30%以上，各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行，严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统概述。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测重合度对比
变压器/电抗器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据，采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。杭州GIS振动声学指纹在线监测产品杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术背景。
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。
系统原理：变压器/电抗器振动主要包括有载分接开关切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器/电抗器声学指纹监测的分析内容。变压器/电抗器内振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的加速度传感器测得。有载分接开关（OLTC）切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生振动信号。振动信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映分接开关结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流在线检测OLTC的运行状况，且电流信号与振动声学指纹信号的结合分析，可更加有效的判断OLTC故障。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS本体监测功能特性。
我公司研制的电力设备监测与诊断技术，特别是在变压器、高压电抗器、高压开关和电力电缆等电力设备的绝缘状态、运行状态的数据分析与状态评价方面，凭借我公司前沿的软硬件技术与先进的监测方法，为运维管理提供了质量的技术服务方案。我公司秉持专注、共赢、远航的经营理念，追求创新，在稳步发展的同时***研制人工智能、大数据云平台、万物互联等技术在电力设备监测与诊断技术上的科学应用，决心成为专注于综合智慧能源服务领域的“中国智造”**者、推动者、先行者，并在公司发展的进程中为客户、股东、员工以及其他合作方和社会创造更多的价值。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测运行状态告警。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测重合度对比
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测重合度对比
功能特性:采用加速度传感器监测GIS本体振动声学指纹信号，监测单元具备多个感知点开展实时的连续性或周期性的自动监测功能；具备分析诊断功能：监测单元可向综合分析单元传送标准化数据、分析结果和预警信息，并接收下传的控制命令；具有比对分析功能：可将监测数据与标准信号、历史监测信号进行比对分析；具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出1年以上数据；具备振动声学指纹信号时域波形展示、频谱分析(基频为100Hz)功能，可自动提取峰值频率、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，以作为GIS运行状态分析参数，用户可设置报警阈值。智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度对比开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比，GZAF-1000S监测系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，被测设备可能存在故障。下图1所示为正常状态与异常状态时，GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测重合度对比
