电抗器振动声学指纹在线监测业绩

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。为保持检测点的同一性，便于后期历史数据对比，建议所有振动传感器底座长期固定在变压器/电抗器外壁上。传感器安装示意图如下图3所示，变压器/电抗器声学指纹监测系统所有传感器单元均与变压器/电抗器本体无电气连接，安装简单方便，适用于在线监测或带电检测。（注：传感器数量及安装位置可根据具体技术规范或方案调整。）GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术方案。电抗器振动声学指纹在线监测业绩

系统原理：变压器/电抗器振动主要包括有载分接开关切换时的瞬态振动、电流通过绕组时电动力引起的绕组振动、硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动、以及冷却装置工作时的振动。其中，由冷却系统引起的基本振动频率小于100Hz，不作为变压器/电抗器声学指纹监测的分析内容。变压器/电抗器内振动信号通过绝缘油、支撑单元、加强筋结构等多种途径传播至变压器外壁，可由安装于外壁的加速度传感器测得。有载分接开关（OLTC）切换过程中，分接选择器动作、切换开关动作、动静触头碰撞等机械动作产生振动信号。振动信号包含触头分合状态、三相触头是否同期、触头表面是否平整、切换是否到位等信息，可反映分接开关结构磨损、卡滞、松动、变形等故障。切换过程中若储能弹簧性能发生改变或储能过程中存在机构卡塞等现象，必然伴随着电机驱动力矩的变化，从而使驱动电机电流发生变化。因此，可通过监测驱动电机电流在线检测OLTC的运行状况，且电流信号与振动声学指纹信号的结合分析，可更加有效的判断OLTC故障。电抗器振动声学指纹在线监测业绩杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测产品特性。

振动声学指纹监测技术的应用意义：我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器（绕组、有载分接开关、铁心等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行，且与被测设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，主要意义如下：1、采用带电检测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；2、减少了人员进站检查的运维成本；3、监测方式与设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点；4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6、符合智慧变电站建设原则，监测系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹及其它信号，完成分析计算后根据传输层要求统一通讯接口及数据结构。

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台换流变分接开关隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施有载分接开关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。变压器/电抗器在生产、运输、安装过程中或在短路电流作用下，均会使绕组及铁芯压紧程度降低，绕组及铁芯故障分别约占变压器/电抗器整体故障的36%和4%，对变压器/电抗器抗短路电流冲击能力及安全稳定运行产生巨大威胁。绕组故障主要包括绝缘老化、受潮、匝间或绕组间短路、断路及机械损伤等，以上故障类型均可能导致绕组变形。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS本体监测技术背景。

振动声学指纹监测技术的应用意义我公司基于振动声学指纹监测技术研制的GZAF-1000系列监测系统适用于变压器/电抗器（绕组、有载分接开关、铁心等）、开关类（GIS、敞开式断路器、隔离开关、开关柜等）等电力设备的带电检测、在线监测与故障诊断，不影响被测设备正常运行，且与被测设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点，主要意义如下：1、采用带电检测/在线监测方式，不影响主设备正常运行，降低了电网风险；2、减少了人员进站检查的运维成本；3、监测方式与设备无电气连接，具有安全、可靠、安装方便等优点；4、采用独特的时域分析、包络分析、重合度对比、时频矩阵分析等方法，并提峰值频率、总谐波畸变率、频谱互相关系数、频率复杂度、振动平稳性、能量相似度、振动相关性等特征参量等特征参量，提高在线监测准确度。5、内置基于海量样本的大数据和人工智能技术而建立的**分析型数据库，可真实反应设备运行状态，有效诊断绕组变形、机械卡涩、触头磨损、电动机构拒动等故障程度和类型；6、符合智慧变电站建设原则，监测系统的IED具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹及其它信号。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统GIS及敞开式的隔离开关监测功能特性。电抗器振动声学指纹在线监测业绩

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统概述。电抗器振动声学指纹在线监测业绩

现场图样GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统包括便携型带电检测（分体机的如下图4C、一体机的如下图4D）、固定型在线监测（标准1U式的如下图4E、壁挂式监测单元的如下图4F）等机型。其中，便携式一体机结构轻巧，适用于高压开关的带电检测及定期检修，标准监测单元与壁挂式监测单元适用于高压开关类设备的长期在线监测与故障诊断。智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度对比开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比，GZAF-1000S监测系统引入互相关系数的计算。当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，被测设备可能存在故障。下图1所示为正常状态与异常状态时，GIS本体振动声学指纹信号时域波形及频域谱图：电抗器振动声学指纹在线监测业绩