杭州开关柜振动声学指纹在线监测功能特性 国洲电力供应

二、遵循标准（不限于下列标准）2.1GB/T4208外壳防护等级（IP代码）。2.2DL/T860变电站通信网络和系统。2.3DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则。2.4DL/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。2.5DL/T1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分：通用技术规范。2.6DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则。2.7DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则。2.8DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则。2.9Q/GDW383智能变电站技术导则。2.10Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范。2.11Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则。2.12Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范。2.13国家电网公司智能组合电器技术规范。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能的主要特性解析。杭州开关柜振动声学指纹在线监测功能特性

目前针对GIS较成熟的监测方法，主要有电气法、声测法及化学分析法三大类，以上监测方法均针对的是放电性故障所产生的电磁、声、光、电弧分解产物等物理量。但在GIS的运行中，除了放电性故障之外，机械性故障也是导致事故发生的一大主要原因，当GIS存在开关触头接触异常、壳体对接不平衡、导杆轻微弯曲等缺陷时，在开关操作的机械力、负载电流产生的交变电动力等因素的作用下会产生机械性运动，造成设备异常振动。GIS的异常振动对其本体有很大危害，会造成SF6气体泄露、盆式绝缘子和绝缘支柱损伤、外壳接地点悬浮等缺陷，长期发展可能导致绝缘事故的发生。因此，加强对GIS机械性故障的监测，是保证GIS安全运行的重要手段。杭州开关柜振动声学指纹在线监测软件界面杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的行业影响力。

3.2.1感知层的传感器GZAFV-01系统的感知层如上图3.1所示，由IED/主机、6路声纹振动传感器、1路电流传感器等构成，声纹振动传感器集成电荷放大器，将声纹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。各传感器外观及参数如下表1所示。◆3路声纹振动传感器采集取OLTC振动信号，通过固定底座安装在变压器外壁，安装位置选取平行于OLTC的垂直传动杆方向，且尽量靠近OLTC的触头组处。◆1路电流传感器采集OLTC驱动电机电流信号，安装于OLTC驱动电机电源线处。◆3路声纹振动传感器采集变压器绕组及铁芯声纹振动信号，安装位置选取于上夹件底部、非冷却器侧油箱表面中部、油箱顶部中心点。为保持监测点的同一性，便于后期监测数据的时间轴线比对，所有声纹振动传感器底座长期固定在变压器外壁上。安装示意图如下图3所示。（备注：传感器安装的数量及位置可根据被测设备的监测需求而灵活调整）

3.3.1.1信号包络分析为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，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，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析如下图3.5所示。

3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的定制化解决方案。

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（下图1所示），OLTC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。OLTC的故障模式有多种，具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》，2020年度需完成382台换流变OLTC隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施OLTC在线监测与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义，也是今后的发展方向。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的可扩展性。杭州断路器振动声学指纹在线监测系统原理

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4.2.3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，自动判断变压器运行状态及机械故障类型。

4.2.4结合变压器的带电监测、智能巡检以及其他在线监测状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了识别故障的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题地诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器地声纹振动频谱时，GZAFV-01系统的操控及监测数据分析系统可以自动去查询变压器地历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器可能存在绕组变形地异常。 杭州开关柜振动声学指纹在线监测功能特性

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