4.3斷路器機(jī)械特性在線監(jiān)測(cè)子系統(tǒng)4.3.1功能描述開關(guān)柜斷路器在電力系統(tǒng)中起到保護(hù)和控制作用，它根據(jù)供電系統(tǒng)運(yùn)行的需要來可靠地投入或切除相應(yīng)的線路或電氣設(shè)備，以確保系統(tǒng)安全運(yùn)行。實(shí)現(xiàn)對(duì)斷路器機(jī)械特性的在線監(jiān)測(cè)，準(zhǔn)確得知斷路器的工作狀態(tài)和故障部位，可以有效減小維護(hù)工作量，增強(qiáng)檢修的針對(duì)性，顯著提高供電系統(tǒng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性。線圈分合閘電流是斷路器在線監(jiān)測(cè)中非常重要的參數(shù)，是衡量斷路器性能優(yōu)劣的重要指標(biāo)。分合閘電流與操動(dòng)機(jī)構(gòu)的健康緊密相關(guān)，并直接影響著斷路器的開斷性能。因此，通過在線監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確提取分閘電流、合閘電流特征值，對(duì)判斷斷路器的健康程度和工作狀態(tài)診斷具有重要意義。

4.3.2配置原則單臺(tái)開關(guān)柜配置2只電流傳感器及1個(gè)采集操控單元，傳感器穿心式安裝開關(guān)柜斷路器的分/合閘線圈回路。子系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)物安裝如圖4.4所示，主要技術(shù)參數(shù)如表4.3所示。 振動(dòng)聲學(xué)指紋識(shí)別技術(shù)對(duì)微小裂紋產(chǎn)生的振動(dòng)特征檢測(cè)能力如何量化？聲紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)等級(jí)

我公司截止到目前已獲授權(quán)的發(fā)明專利2項(xiàng)、實(shí)用新型專利23項(xiàng)、軟件著作權(quán)7項(xiàng)，在國內(nèi)外核心期刊已發(fā)表的論文18篇，參與制定的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)2項(xiàng)。并與國內(nèi)外**的科研院校如浙江大學(xué)、西安交通大學(xué)、北京交通大學(xué)、德國漢諾威大學(xué)、韓國海洋大學(xué)、中國電科院、南網(wǎng)科研院等以及**的電力設(shè)備制造單位如南瑞集團(tuán)（國網(wǎng)南京自動(dòng)化研究院）、長園深瑞公司、平高集團(tuán)、山東電工電氣集團(tuán)、錢江電氣集團(tuán)、湖南長高集團(tuán)、貴州長征公司等都建立了前沿技術(shù)/市場(chǎng)開發(fā)的深度合作。我公司秉持《始于專注、精于品質(zhì)、久于信任、終于共贏》的經(jīng)營理念追求創(chuàng)新，在穩(wěn)步發(fā)展的同時(shí)***研制人工智能、大數(shù)據(jù)云平臺(tái)、萬物互聯(lián)等技術(shù)在電力設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)上的科學(xué)應(yīng)用，決心成為專注于綜合智慧能源服務(wù)領(lǐng)域的“中國智造”**者，并在公司發(fā)展進(jìn)程中為社會(huì)、合作方、員工和資方創(chuàng)造更多的價(jià)值。便攜式聲紋在線監(jiān)測(cè)銷售公司杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的創(chuàng)新技術(shù)亮點(diǎn)。

異常報(bào)警功能中的自動(dòng)捕捉并記錄啟動(dòng)報(bào)警的局放信號(hào)，為后續(xù)的故障溯源和責(zé)任認(rèn)定提供了關(guān)鍵證據(jù)。在電力設(shè)備發(fā)生故障后，通過分析這些記錄的局放信號(hào)，能夠準(zhǔn)確判斷故障發(fā)生的時(shí)間、部位以及可能的原因。例如，在某起電力事故調(diào)查中，通過查看局部放電在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)記錄的報(bào)警信號(hào)，確定了故障是由于某臺(tái)設(shè)備內(nèi)部絕緣擊穿導(dǎo)致局部放電引發(fā)，為事故責(zé)任認(rèn)定和后續(xù)設(shè)備改進(jìn)提供了有力的數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，這些記錄的數(shù)據(jù)也可用于對(duì)設(shè)備制造商的產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估，推動(dòng)設(shè)備制造工藝的改進(jìn)和提升。

3.3.2.3基頻信號(hào)能量比(E)100Hz基頻分量時(shí)域信號(hào)能量占信號(hào)總能量的比值，計(jì)算公式：E=jmS1j2jmSj2，其中S1為100Hz基頻分量的時(shí)域信號(hào)，Sj為原始信號(hào)，j為采樣索引值。正常狀態(tài)下，由于100Hz基頻分量為聲紋振動(dòng)頻譜圖的主要成分，基頻信號(hào)能量比應(yīng)較大；存在故障時(shí)，諧波分量增加且峰值頻率發(fā)生偏移，基頻信號(hào)能量比變小。3.3.2.4互相關(guān)系數(shù)(r)正常狀態(tài)與實(shí)測(cè)的聲紋振動(dòng)信號(hào)頻譜圖之間的相似度，計(jì)算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2，其中Xi和Yi分別為正常狀態(tài)與實(shí)時(shí)測(cè)得聲紋振動(dòng)信號(hào)的頻域分布，X和Y為對(duì)應(yīng)信號(hào)的平均值，互相關(guān)系數(shù)范圍為0~1。◆正常運(yùn)行時(shí)，相關(guān)系數(shù)應(yīng)接近于1。◆存在故障時(shí)，信號(hào)頻率分布發(fā)生改變，互相關(guān)系數(shù)減小。該技術(shù)在港口碼頭設(shè)備監(jiān)測(cè)中，對(duì)提高運(yùn)輸效率有何幫助？

3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動(dòng)信號(hào)多分辨率分析結(jié)果如下圖3.8所示。原始信號(hào)經(jīng)8層分解后產(chǎn)生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細(xì)分量，計(jì)算各層詳細(xì)分量信號(hào)能量，可獲得信號(hào)能量分布曲線。比對(duì)正常狀態(tài)與異常狀態(tài)能量分布曲線，可判斷OLTC運(yùn)行狀態(tài)，并提取互相關(guān)系數(shù)、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態(tài)診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態(tài)的聲紋振動(dòng)信號(hào)能量分布曲線比對(duì)。

3.3.1.4時(shí)頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動(dòng)信號(hào)的時(shí)頻能量分布矩陣，同時(shí)反映原始信號(hào)時(shí)域、頻域特性及能量分布。將信號(hào)時(shí)頻分布矩陣分為6個(gè)區(qū)間，計(jì)算各區(qū)間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態(tài)與異常狀態(tài)比對(duì)。下圖3.9為正常狀態(tài)下聲紋振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻能量矩陣。 聲學(xué)指紋監(jiān)測(cè)時(shí)，對(duì)不同類型聲音的區(qū)分度參數(shù)是多少？聲紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)等級(jí)

在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更新頻率是多少？聲紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)等級(jí)

趨勢(shì)分析功能在電力設(shè)備的智能運(yùn)維發(fā)展中具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，將趨勢(shì)分析與智能算法相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電力設(shè)備局部放電的智能預(yù)測(cè)和診斷。例如，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)大量的局部放電趨勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立局部放電故障預(yù)測(cè)模型。該模型能夠根據(jù)當(dāng)前的局部放電趨勢(shì)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)設(shè)備在未來一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生故障的概率和類型，提前為運(yùn)維人員提供準(zhǔn)確的故障預(yù)警信息。同時(shí)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將局部放電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)與設(shè)備的智能運(yùn)維平臺(tái)深度融合，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、智能診斷和遠(yuǎn)程控制，推動(dòng)電力設(shè)備運(yùn)維向智能化、高效化方向發(fā)展。聲紋在線監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)等級(jí)