GIS是當今輸電網絡中一種應用***的電氣設備。通過將變電站中斷路器、隔離開關、接地開關、PT、CT、避雷器、連接母線、電纜終端、進出線套管等一次設備經過優化設計并有序地結合為整體，在金屬殼內封裝起來，內部充SF6氣體作為滅弧和絕緣介質組成的封閉組合電器。與傳統的敞開式相比較，GIS具有占地面積小、可靠性高、安全性強、運行維護工作量很小等優點，因而被大量使用在重要負荷、樞紐變電站中。但由于其采用全封閉結構，一旦發生故障，影響范圍大并且難以準確定位及快速搶修，將會帶來嚴重的經濟損失。隨著GIS逐步在特高壓輸電網絡推廣應用，設備故障所造成的影響將進一步加大。近年來，國家電網公司狀態檢修工作不斷深化，對設備可靠性的要求不斷提高，及時、有效發現GIS內部潛伏性缺陷，保證GIS安全穩定運行、合理安排檢修周期成為狀態檢修模式下的當務之急。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的實際應用價值。變壓器聲紋振動聲學指紋在線監測網上價格

6.62019年4月，在國網寧夏±800kV靈州特高壓換流站、國網山西±800kV雁門關特高壓變電站、國網江蘇1000kV盱眙特高壓和±800kV淮安特高壓換流站等，我公司技術服務部的電氣作業工程師會同變電站屬地的省電科院和省檢公司、電力設備廠家等的技術員運用我公司的GZAFV-01型系統對特高壓變壓器OLTC開展狀態監測與評價的技術服務。6.72020年11月，我公司技術服務部的楊加浩工程師在廣西南寧供電局的變電二所實訓基地向廣西電科院高壓所黎大健主任、廣西大學電氣工程學院鄭含博教授、***電力公司設備部王佳靈高工、南網高級技能**李炎、南寧供電局設備部檢修專責羅工等各位領導**做變壓器（繞組、OLTC）和開關設備的聲紋振動監測技術的實操演示。智能振動聲學指紋在線監測監測文獻杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測的概述。

GIS及開關柜的斷路器監測技術的功能特性◆具備聲紋振動、分/合閘線圈/儲能電機電流、行程、分/合閘位置等監測功能?！艟邆渎暭y振動、電流波形、行程曲線、壓力變化記錄及展示功能，自動計算峰值電流、電流上升速率、動作時間與時長、行程、分合閘位置與次數等參數。◆IED/主機支持多通道信號同步實時采集，通道數不小于8個（可定制）?！艟哂斜葘Ψ治龉δ埽嚎蓪F測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析?！艟哂袛嚯姴粊G失存儲數據，復電自動啟動/復位功能；可連續監測、存儲及導出1000次以上斷路器動作數據?！魯嗦菲髅看蝿幼骱?，IED/主機主動評估斷路器運行狀態，并自動上傳分析結果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡分析曲線與正常狀態包絡分析曲線的互相關系數：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。下圖3.5所示為斷路器典型聲紋振動和儲能電機電流的信號包絡曲線圖。

3.1技術原理變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。

OLTC切換過程中，分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號，信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，從而使驅動電機電流發生變化。因此，可通過監測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術的政策支持背景。

GIS及敞開式的隔離開關監測技術背景隔離開關在合閘位置時，隔離開關可承載線路額定電流及在規定時間內的異常電流；在分閘位置時，隔離開關的觸頭間有符合要求的絕緣距離和明顯的斷開標志，確保檢修時人員和設備的安全。然而由于在材料、工藝、設計、安裝等方面存在的問題，以及頻繁動作時產生的電氣老化、機械磨損等缺陷，GIS及敞開式的隔離開關的故障率不斷升高，嚴重影響隔離開關和整個電力系統的安全穩定運行。因此，實施在線監測隔離開關聲紋振動及驅動電機電流信號，實現隔離開關運行狀態的***評價具有重要意義。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測技術系統的可擴展性。GIS振動聲學指紋在線監測系統軟件界面

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3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 變壓器聲紋振動聲學指紋在線監測網上價格