隔离开关振动声学指纹在线监测故障诊断

5、2020年10月30日，国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压变电站已投运的1000kV电抗器运行情况。（通过查看我公司的GZOLM-1000T系列变压器/电抗器综合在线监测系统（局部放电、振动声学指纹、铁心接地电流、油色谱）的多参量数据监测和融合评价技术所展示的电抗器运行参量和状况）图28电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第28页共29页6、2019年4月，在国网宁夏±800kV灵州特高压换流站、国网山西±800kV雁门关特高压变电站、国网江苏1000kV盱眙特高压和±800kV淮安特高压换流站，我公司会同变电站属地的电科院和检修公司、主设备厂家的技术工程师运用我公司的GZAF-06T型振动声学指纹监测系统对特高压变压器的有载分接开关开展状态监测与评价的技术服务。7、2020年11月，我公司技术支持中心的杨加浩工程师在广西南宁供电局的变电二所实训基地向广西电科院高压所黎大健主任、广西大学电气工程学院郑含博教授、广西省电力公司设备部王佳灵高工、南网高级技能专家李炎、南宁供电局设备部检修专责罗工等各位领导专家做变压器（绕组、有载分接开关）和断路器振动声学指纹监测技术的实操演示。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测功能特性。隔离开关振动声学指纹在线监测故障诊断

1、2020年10月20日，我公司荣获国网公司设备部的邀请，参与国网设备部组织的关于智慧变电站技术方案审查会，向与会的国网公司设备部、各省公司设备部及各省电科院的领导和专家们做了《振动声学指纹监测技术在变电站主设备智慧型综合监测中的作用和实施方案》的汇报，荣获与会的领导和专家们的高度认可。如下图25所示：2、2020年10月22日，我公司总经理技术助理王国明博士以技术顾问的身份，参与国网冀北电力有限公司关于智慧物联体系建设专项劳动竞赛成果评审会，会上向国网冀北公司设备运行管理领域的各位领导和专家们汇报了《电力设备振动声学指纹监测技术的发展态势和应用前景》，并会中作为厂家**参与技术评审，会后荣获与会的领导和专家们的高度认可。隔离开关振动声学指纹在线监测故障诊断GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统遵循标准。

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专家分析型数据库，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。

数据采集装置安装在密封箱体内，在线监测型挂壁式主机使用强力磁铁吸附在变压器/电抗器的外壁（如下图5B所示），同时采集箱外侧涂抹胶水粘合。系统各种传感器、通信模块和前端主控单元统一采用220V供电方式。采集箱外部设有5个防水接口，分别为振动传感器接入孔防水接口、电流信号防水接口、电源线缆防水接口、USB信号防水接口、采集箱进出线孔，安装防水接头、机械振动信号、电流信号引入线缆孔安装双防12-PG13.5接头、通信引入线缆采用PG16型防水接头，并内外两边涂胶处理，进入双防接头之前的线缆均套金属保护管，采集箱内部接线端子做密封保护，确保采集箱内部整体密封。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测绕组及铁芯运行状态分析。

传统的绕组变形检测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*适用于离线或停电检测。铁芯典型故障包括压铁松动、铁芯接地不良、夹件松动或损伤，常用检测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。采用声学指纹法检测绕组及铁芯状态，适用于带电监测/在线监测，不影响电力变压器/电抗器正常运行，且与设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点。杭州国洲电力科技有限公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZAF-1000T系列变压器/电抗器声学指纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测，也有便携式的带电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第3页共29页电检测系统及可移动的重症监护系统。监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、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有载分接开关及本体（绕组及铁芯）全振动监测与故障诊断。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测传感器。隔离开关振动声学指纹在线监测故障诊断

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结合变压器/电抗器的带电检测、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/电抗器地振动声学指纹频谱时，系统可以自动去查询变压器/电抗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/电抗器可能存在绕组变形地异常。隔离开关振动声学指纹在线监测故障诊断