目前針對GIS較成熟的監測方法，主要有電氣法、聲測法及化學分析法三大類，以上監測方法均針對的是放電性故障所產生的電磁、聲、光、電弧分解產物等物理量。但在GIS的運行中，除了放電性故障之外，機械性故障也是導致事故發生的一大主要原因，當GIS存在開關觸頭接觸異常、殼體對接不平衡、導桿輕微彎曲等缺陷時，在開關操作的機械力、負載電流產生的交變電動力等因素的作用下會產生機械性運動，造成設備異常振動。GIS的異常振動對其本體有很大危害，會造成SF6氣體泄露、盆式絕緣子和絕緣支柱損傷、外殼接地點懸浮等缺陷，長期發展可能導致絕緣事故的發生。因此，加強對GIS機械性故障的監測，是保證GIS安全運行的重要手段。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節能效益分析。杭州GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測技術怎么樣

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GIS振動聲學指紋在線監測直銷價格杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監測服務的定制化解決方案。

3.2.1感知層的傳感器GZAFV-01系統的感知層如上圖3.1所示，由IED/主機、6路聲紋振動傳感器、1路電流傳感器等構成，聲紋振動傳感器集成電荷放大器，將聲紋振動信號轉換成與之成正比的電壓信號；電流傳感器采用微型卡扣結構，便于現場安裝。各傳感器外觀及參數如下表1所示。◆3路聲紋振動傳感器采集取OLTC振動信號，通過固定底座安裝在變壓器外壁，安裝位置選取平行于OLTC的垂直傳動桿方向，且盡量靠近OLTC的觸頭組處。◆1路電流傳感器采集OLTC驅動電機電流信號，安裝于OLTC驅動電機電源線處。◆3路聲紋振動傳感器采集變壓器繞組及鐵芯聲紋振動信號，安裝位置選取于上夾件底部、非冷卻器側油箱表面中部、油箱頂部中心點。為保持監測點的同一性，便于后期監測數據的時間軸線比對，所有聲紋振動傳感器底座長期固定在變壓器外壁上。安裝示意圖如下圖3.2所示。（備注：傳感器安裝的數量及位置可根據被測設備的監測需求而靈活調整）

3.3.2繞組及鐵芯運行狀態分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖3.10b所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量作為分析參數。各特征參量定義及解釋如下：

3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，總諧波畸變率變大 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兼容性分析。

聲紋振動監測技術的應用意義GZAFV-01系統適用于GIS、AIS、隔離開關、開關柜等開關設備的帶電監測、在線監測與故障診斷，不影響被測設備正常運行且無電氣連接，主要意義如下：5.1采用帶電監測/在線監測方式，不影響被測設備正常運行，降低了電網風險。5.2監測方式與被測設備無電氣連接，具有安全、可靠、安裝方便等優點。5.3采用獨特的時域、包絡、重合度比對、時頻矩陣等分析法，并提峰值頻率、總諧波畸變率、頻譜互相關系數、頻率復雜度、振動平穩性、能量相似度、振動相關性等特征參量等特征參量，提高在線監測準確度。5.4內置基于海量典型樣本的大數據和人工智能研判技術而建立的數據庫，可真實反應被試品運行狀態，有效診斷故障程度和類型。5.5符合智慧/智能型變電站建設原則，IED具備邊緣計算能力，就地采集并處理聲紋振動及電流信號，完成分析計算后根據傳輸層要求統一通訊接口及數據結構，根據平臺層及應用層要求上傳監測數據的分析結果。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行業標準對比。杭州GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測技術怎么樣

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經濟效益分析。杭州GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測技術怎么樣

4.2.3根據各時頻信號互相關系數、能量分布曲線特征參量（互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF圖譜特征參量（六等分區間均值）、總諧波畸變率、基頻信號能量比等狀態量，采用深度學習算法，自動判斷變壓器運行狀態及機械故障類型。

4.2.4結合變壓器的帶電監測、智能巡檢以及其他在線監測狀態量，進行數據的多參量融合分析，形成基于多源數據的故障預警機制，多參量融合分析不僅提高了識別故障的準確性，而且還能**降低因單個參量判別故障帶來的誤報。例如，對于變壓器疑似問題地診斷可結合負荷、損耗、繞組機械振動信號、油溫、以及歷史電流電壓情況分析，在監測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統的操控及監測數據分析系統可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發現在某段時期確實有大電流沖擊，可給出預警：變壓器可能存在繞組變形地異常。 杭州GZAF-1000S系列振動聲學指紋在線監測技術怎么樣