3、2020年8月6日，我公司荣获南方电网生产技术部的邀请，作为技术合作商的**参加生产技术部、各分省公司、南网电科院和南网数研院等部门/单位的**们出席的《公司新技术交流会议》，向与会的各位**做了《变压器振动监测技术》的专题汇报。4、2020年11月19日，我公司荣获南网广西电网公司总经办和生产技术部的邀请，向广西电网公司的总经理、副总经理以及生产技术部、电力科学研究院等相关部门和直属单位的领导做了《变压器声纹振动在线监测与故障诊断技术》的专题汇报，获得了领导和**们的称赞与肯定。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测软件界面。振动声学指纹在线监测重合度对比
杭州国洲电力科技有限公司，专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的各主设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研制，致力于为领域内的各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、发电、设备制造等合作方提供前列的解决方案。我公司于2014年1月把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在研发部组建了专注于局部放电监测技术和振动声学指纹监测技术的两个技术组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和振动声学指纹监测技术，且至今已在合作方的实验室、投运站场、制造厂区上大量运用多年，为综合智慧能源服务领域中电网的可靠运行提供了逐年增长的先进的、高效的技术支持。高压开关振动声学指纹在线监测技术说明GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测传感器。
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。
二、相关标准GB/T4208外壳防护等级（IP代码）；GB/T10230.1分接开关第1部分：性能要求和试验方法；GB/T10230.2分接开关第2部分：应用导则；DL/T265变压器有载分接开关现场试验导则；DL/T574变压器分接开关运行维修导则；DL/T846.8-2017高电压测试设备通用技术条件第8部分：有载分接开关测试仪；DL/T860变电站通信网络和系统；DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则；DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分：通用检验规范；DL/T1538电力变压器用真空有载分接开关使用导则；DL/T1540油浸式交流电抗器（变压器）运行振动测量方法；DLT1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分：电力变压器分接开关测试仪；DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则；GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测时频能量分布矩阵(ATF图谱)。
系统结构：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，系统机构图如下图2所示。传感器：GZAF-1000T系列变压器/电抗器振动声学指纹监测系统传感层由6路压电式加速度传感器及1路电流传感器构成，各传感器外观及参数如下表1所示。压电式加速度传感器集成电荷放大器，将振动信号转换成与之成正比的电压信号；电流传感器采用微型卡扣结构，便于现场安装，节省空间。采用3路压电式加速度传感器获取有载分接开关振动信号，振动传感器通过固定底座安装在变压器/电抗器外壁，安装位置通常选取平行于分接开关垂直传动杆方向，且尽量靠近分接开关触头组处。采用1路电流传感器获取有载分接开关驱动电机电流信号，电流传感器安装于驱动电机电源线处。采用3路振动传感器检测变压器/电抗器绕组及铁芯运行状况，传感器通常选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部及油箱顶部中心点。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统功能特点。开关柜振动声学指纹在线监测技术背景
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。振动声学指纹在线监测重合度对比
包络分析：为提高在线监测的准确度，GZAF-1000T系统的数据采集装置通常采用高采样率获取振动声学信号及驱动电机电流信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此，GZAF-1000T系统采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。有载分接开关振动声学信号和驱动电机电流信号包络分析如下图8的A和B所示。振动声学指纹在线监测重合度对比
