杭州断路器振动声学指纹在线监测遵循标准

近年来，国家电网公司状态检修工作不断深化，对设备可靠性的要求不断提高，及时、有效发现GIS内部潜伏性缺陷，保证GIS安全稳定运行、合理安排检修周期成为状态检修模式下的当务之急。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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统结构。杭州断路器振动声学指纹在线监测遵循标准

1.2变压器/电抗器运行状态概述变压器/电抗器（下文皆用“变压器”简称）在电力系统中起到电压变换、电能分配等重要作用，其安全稳定运行对确保供电可靠性具有重要意义。有载分接开关（下文皆用OLTC简称）、绕组及铁芯是变压器的重要组成部分，三者故障率总和占变压器整体故障70%左右，而传统预防性试验有试验周期长、影响变压器正常运行、耗费人力物力等缺点。开展基于声学指纹的状态监测，可在在线状态下及时发现变压器OLTC、绕组及铁芯的潜在故障，并及时预警，从而延长变压器使用寿命，提高电网运行的可靠性。杭州断路器振动声学指纹在线监测遵循标准GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--敞开式断路器监测技术背景。

从振动和声学数据中提取有用的特征，以便建立设备的声学指纹，通常会用到以下信号处理技术：傅里叶变换（FFT）：用于分析信号在频域中的特性，可以识别出设备运行时的固有频率和谐波成分。短时傅里叶变换（STFT）：与FFT相比，STFT能够展示信号随时间变化的频率特性，适用于非平稳信号的分析。小波变换：具有良好的时频局部化特性，能够在多尺度上分析信号，适合捕捉瞬态事件和局部特征。包络检测：用于提取振动信号的振幅包络，可以用来表示信号的动态特性。频谱分析：通过计算信号的功率谱密度（PSD）或幅值谱，可以识别出信号的频率成分和能量分布。时频分析方法：如Wigner-Ville分布、Choi-Williams分布等，这些方法能够提供信号的时频表示，有助于分析复杂非线性和非平稳信号。模态分析：通过识别设备振动的模态特性，可以提取出与设备结构和损伤相关的特征。熵分析：如时域熵、频域熵或小波熵，这些方法可以量化信号的不确定性和复杂性，有助于识别设备状态的变化。统计分析：包括均值、方差、标准差等统计参数，可以描述信号的波动性和稳定性。高阶统计量：如偏度和峰度，它们可以提供信号分布形状的信息，有助于识别异常模式。

变压器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，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。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组的声纹振动信号的基频为100Hz。由于变压器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯的声纹振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，声纹振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器的绕组变形或铁芯故障后，声纹振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，信号分量可以作为区别绕组故障与铁芯故障的重要依据，采用声纹振动监测法可实现绕组及铁芯在线运行状态下的健康态势评价与故障类型诊断。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测技术交流与投运业绩。

杭州国洲电力科技有限公司截止到目前已获授权的发明专利2项，实用新型专利23项，软件著作权7项，已过受理及审核而待授权的另计；在国内外核心期刊已发表的论文18篇；参与制定的行业标准2项；并与海内外**的专业院校、设备制造等单位建立了稳固的技术交流和共研机制。我公司始至秉持《始于专注、精于品质、久于信任、终于共赢》的经营理念追求创新，***、深度的应用大数据、云计算、机器学习、人工智能、物联网等新技术，决心塑造为综合智慧能源服务领域“民族创新智造”的先行者、**者和专注者，并在公司发展进程中为社会、合作方、员工和资方创造更大的价值。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统概述。杭州断路器振动声学指纹在线监测遵循标准

GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统相关标准。杭州断路器振动声学指纹在线监测遵循标准

3.3.2绕组及铁芯运行状态分析下图3.10a为变压器运行时绕组及铁芯的声纹振动时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析声纹振动信号。如下图3.10b所示，基于声纹振动信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量作为分析参数。各特征参量定义及解释如下：

3.3.2.1峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。3.3.2.2总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1为100Hz基频分量有效值，Vi为各谐波分量有效值，i为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大 杭州断路器振动声学指纹在线监测遵循标准