GIS及開關柜的斷路器監測技術的功能特性◆具備聲紋振動、分/合閘線圈/儲能電機電流、行程、分/合閘位置等監測功能。◆具備聲紋振動、電流波形、行程曲線、壓力變化記錄及展示功能，自動計算峰值電流、電流上升速率、動作時間與時長、行程、分合閘位置與次數等參數。◆IED/主機支持多通道信號同步實時采集，通道數不小于8個（可定制）。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有斷電不丟失存儲數據，復電自動啟動/復位功能；可連續監測、存儲及導出1000次以上斷路器動作數據。◆斷路器每次動作后，IED/主機主動評估斷路器運行狀態，并自動上傳分析結果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡分析曲線與正常狀態包絡分析曲線的互相關系數：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。下圖3.5所示為斷路器典型聲紋振動和儲能電機電流的信號包絡曲線圖。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用戶培訓支持。國產振動聲學指紋在線監測監測的選擇

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GIS振動聲學指紋在線監測故障診斷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模塊化設計。

五、GZAFV-01系統的操控及監測數據分析軟件5.1遠端后臺軟件管理遠端后臺管理軟件通過云服務器賬戶登錄，選擇管理對象。5.2設備信息管理設備信息管理界面包括設備名稱、位置、編號等基本信息。5.3軟件主界面主界面包括項目管理、多通道信號同步顯示、分析及其他工具及基本分析結果顯示，可實現信號包絡、重合度比對、能量分布、時域信號頻譜分布等分析。5.4包絡分析聲紋振動及驅動電機電流的信號包絡分析可簡化信號，直觀反映設備運行狀態。5.5歷史數據比對實現實時監測數據與正常狀態數據橫向比對、與歷史狀態數據縱向比對。5.6頻譜分析進行聲紋振動監測數據的時域信號頻譜分析，提取信號頻域特征參量。5.7運行狀態告警被測變壓器的異常狀態報警，可選擇告警發送方式。5.8報表生成功能：被測變壓器診斷結果生成報表功能。

GIS及敞開式的隔離開關監測功能特性◆采用加速度傳感器及電流傳感器監測隔離開關聲紋振動及電機電流信號。◆具有比對分析功能：可將現測與標準/歷史的監測數據進行橫向/縱向比對分析。◆具有診斷分析功能：可對隔離開關狀態進行診斷，并上傳原始數據及分析結果。◆具有斷電不丟失存儲數據、復電自啟動、自復位的功能，可連續監測、存儲及導出功能，可夠存儲1000次以上的操作數據，并具備批量處理數據功能。◆具備聲紋振動及電機電流信號波形、包絡分析、時頻圖譜等展示功能。◆自動提取動/靜觸頭的分/合閘動作時間、電機峰值電流、電機電流的燃弧時間及抖動高幅值關鍵特征、聲紋振動脈動關鍵特征等參量。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的數據庫，包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對開展智能分析，更直觀、快速地判斷電力設備運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算，當實時采集信號包絡曲線與正常狀態包絡曲線的互相關系數：接近1時，被測設備是接近正常狀態。接近0時，被測設備是可能存在故障的異常狀態。杭州國洲電力科技有限公司的企業簡介與主要技術優勢。

杭州國洲電力科技有限公司截止到目前已獲授權的發明專利2項，實用新型專利23項，軟件著作權7項，已過受理及審核而待授權的另計；在國內外核心期刊已發表的論文18篇；參與制定的行業標準2項；并與海內外**的專業院校、設備制造等單位建立了穩固的技術交流和共研機制。我公司始至秉持《始于專注、精于品質、久于信任、終于共贏》的經營理念追求創新，***、深度的應用大數據、云計算、機器學習、人工智能、物聯網等新技術，決心塑造為綜合智慧能源服務領域“民族創新智造”的先行者、**者和專注者，并在公司發展進程中為社會、合作方、員工和資方創造更大的價值。杭州國洲電力科技有限公司的團隊介紹與技術研發實力。電抗器振動聲學指紋在線監測互惠互利

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3.3.1.1信號包絡分析為提高在線監測的準確度，GZAFV-01系統的IED/主機通常采用高采樣率獲取聲紋振動及驅動電機電流的信號，然而大量的數據不利于快速、準確存儲與分析。因而采用包絡分析，簡化并反映原始信號特征，便于后續分析與處理。傳統希爾伯特變換進行包絡分析時存在提取深度不足、存在幅值偏差等問題，因此采用小波變換和希爾伯特變換結合的信號包絡分析。聲紋振動和電流的信號包絡分析如下圖3.5所示。

3.3.1.2信號包絡重合度比對分析如下圖3.6所示，信號包絡分析后可快速實現歷史信號重合度比對分析，更直觀地判斷OLTC運行狀態。為量化信號重合度比對，GZAFV-01系統引入互相關系數的計算。當實時采集的與正常狀態的信號包絡互相關系數：◆接近1時，OLTC接近正常運行狀態。◆接近0時，OLTC可能存在故障。 國產振動聲學指紋在線監測監測的選擇