GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统：概述：电力系统中的高压开关类设备主要包括GIS（气体绝缘金属封闭开关设备：GASinsulatedSWITCHGEAR）、敞开式断路器、GIS隔离开关、敞开式隔离开关、开关柜断路器等，各类高压开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障，严重时更会导致电气火灾、停电等事故。现有定期检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点，较大地影响设备正常运行。开展基于振动声学指纹监测技术的状态评价，可在在线状态下及时发现高压开关类设备的潜在故障，并及时预警，从而延长设备使用寿命，提高电网运行的可靠性。我公司以振动声学指纹监测技术为主，结合电流、行程等其他状态量，开发故障诊断算法并提取相关特征参量，研制完成的GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统适用于高压开关类设备的带电检测、移动式短期在线监测、固定式长期在线监测与故障诊断。杭州国洲电力科技有限公司局部放电在线监测技术遵循的国际标准。校验在线监测监测价格
GZPD-01G型局部放电在线监测系统采用的UHF传感器工作频带在300MHz-2000MHz，对于一般的电力载波信号（1MHZ以下）、工频及谐波干扰（50-10kHZ）以及广播信号（100MHZ左右）等常见干扰源，可以有效避免。而且架空母线存在大量电晕放电，该类放电的频带不超过150Mhz，因而通过带通滤波器，可有效滤除电晕放电干扰，采集的信号信噪比很高。该系统集局部放电的监测、定位、报警功能于一身，可有效实现GIS局部放电连续在线监测。超声波检测：GIS发生局部放电时产生纳秒级上升前沿的放电脉冲，生成的电磁波在GIS气室内传播。放电区域内分子间剧烈撞击，会产生包括纵波、横波和表面波的声波，在宏观上表现为脉冲压力波，以纵波和横波的方式向四周传播，因此放电点可看作脉冲声波场源。可以通过超声波传感器接收局部放电产生的振动信号，来达到检测GIS内部局部放电目的。浙江GIS在线监测推荐振动声学指纹监测技术怎样帮助降低设备的运维成本？
对 GIS 设备机械性故障监测的投入，从长远来看具有***的经济效益。虽然在监测系统的建设和维护方面需要一定的资金投入，但通过及时发现和处理机械性故障，避免设备故障导致的停电事故和大规模维修费用，能够为国家电网公司节省大量的资金。例如，一次因 GIS 设备机械性故障引发的停电事故，可能导致工业用户的生产停滞，造成巨大的经济损失。而通过有效的监测，提前预防故障的发生，可避免这些间接经济损失，同时减少设备维修成本，提高电力系统的整体经济效益。
综上所述，采用声纹振动法监测变压器OLTC、绕组及铁芯的状态，适用于带电监测/在线监测，与变压器无电气连接而不影响正常运行，有安装方便、安全、可靠等优点。我公司结合多年技术预研储备及现场技术服务经验，成功研制出GZAFV-01型声纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测式，也有便携式的带电监测系统及可移动的重症监护式。GZAFV-01系统由声纹振动传感器（压电式加速度计）、驱动电机电流传感器、数据采集装置（在线监测式：IED，便携/手持式：主机；下文皆用IED/主机简称）、云服务器、通讯单元及供电单元构成；操控及监测数据分析软件结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、时域信号频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器OLTC、绕组及铁芯的健康态势评价与故障类型诊断。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统的数据处理能力。
趋势分析功能通过显示幅值最大值 / 平均值趋势图、频次 / 异常周期数趋势图，为运维人员提供了设备局部放电发展趋势的直观呈现。运维人员可根据实际需求设置趋势图显示时间范围，如查看过去一周、一个月或一年的趋势变化。同时，设置每个趋势生成时间间隔，例如每小时生成一次趋势数据，以便更细致地观察局部放电的动态变化。在某条输电线路的局部放电监测中，通过设置趋势图显示时间范围为过去三个月，时间间隔为每天，运维人员发现放电幅值最大值在近一个月内逐渐上升，结合线路运行环境和设备维护记录，及时判断可能存在绝缘老化问题，提前安排检修，避免了故障发生。杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统的安装案例分享。校验在线监测答疑解惑
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3.3.1.3能量分布曲线基于小波变换的声纹振动信号多分辨率分析结果如下图3.8所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。比对正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断OLTC运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。下图3.7为正常与异常状态的声纹振动信号能量分布曲线比对。
3.3.1.4时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取声纹振动信号的时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于OLTC正常状态与异常状态比对。下图3.9为正常状态下声纹振动信号时频能量矩阵。 校验在线监测监测价格
