電力系統(tǒng)中的開關類設備主要包括GIS、AIS（敞開式斷路器）、GIS/敞開式的隔離開關、開關柜斷路器等。各類開關設備的材料、工藝、設計、安裝過程中的缺陷以及頻繁動作極易引起機械故障，嚴重時更會導致電氣火災、停電等事故，現(xiàn)有狀態(tài)檢修方式的試驗周期長、耗費人力物力、檢修效率低等缺點，較大地影響設備正常運行。GIS是當今輸電網絡中一種應用***的電氣設備。通過將變電站中斷路器、隔離開關、接地開關、PT、CT、避雷器、連接母線、電纜終端、進出線套管等一次設備經過優(yōu)化設計并有序地結合為整體，在金屬殼內封裝起來，內部充SF6氣體作為滅弧和絕緣介質組成的封閉組合電器。與傳統(tǒng)的敞開式相比較，GIS具有占地面積小、可靠性高、安全性強、運行維護工作量很小等優(yōu)點，因而被大量使用在重要負荷、樞紐變電站中。但由于其采用全封閉結構，一旦發(fā)生故障，影響范圍大并且難以準確定位及快速搶修，將會帶來嚴重的經濟損失。隨著GIS逐步在特高壓輸電網絡推廣應用，設備故障所造成的影響將進一步加大。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的國際合作案例。開關柜振動聲學指紋在線監(jiān)測云平臺服務器

二、遵循標準（不限于下列標準）2.1GB/T4208外殼防護等級（IP代碼）。2.2DL/T860變電站通信網絡和系統(tǒng)。2.3DL/T1430變電設備在線監(jiān)測系統(tǒng)技術導則。2.4DL/T1432.1變電設備在線監(jiān)測裝置檢驗規(guī)范第1部分：通用檢驗規(guī)范。2.5DL/T1498.1變電設備在線監(jiān)測裝置技術規(guī)范第1部分：通用技術規(guī)范。2.6DL/T1686六氟化硫高壓斷路器狀態(tài)檢修導則。2.7DL/T1687六氟化硫高壓斷路器狀態(tài)評價導則。2.8DL/T1700隔離開關及接地開關狀態(tài)檢修導則。2.9Q/GDW383智能變電站技術導則。2.10Q/GDWZ414變電站智能化改造技術規(guī)范。2.11Q/GDW561輸變電設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)技術導則。2.12Q/GDW739輸變電設備狀態(tài)監(jiān)測主站系統(tǒng)變電設備在線監(jiān)測I1接口網絡通信規(guī)范。2.13國家電網公司智能組合電器技術規(guī)范。開關柜振動聲學指紋在線監(jiān)測云平臺服務器杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術系統(tǒng)的多功能集成。

變壓器運行時，電流通過繞組時產生的電動力引起繞組振動，硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動。由于繞組導體所受電動力正比于負載電流的平方，繞組的聲紋振動信號的基頻為100Hz。由于變壓器中磁感應強度正比于加載電壓的平方，鐵芯的聲紋振動信號的基頻也為100Hz。另外，考慮到鐵芯振動的非線性特性，聲紋振動信號還會包含頻率為100Hz整數(shù)倍的高次諧波。當變壓器的繞組變形或鐵芯故障后，聲紋振動信號頻譜分布將發(fā)生改變，產生諧波分量。因此，信號分量可以作為區(qū)別繞組故障與鐵芯故障的重要依據(jù)，采用聲紋振動監(jiān)測法可實現(xiàn)繞組及鐵芯在線運行狀態(tài)下的健康態(tài)勢評價與故障類型診斷。綜上所述，采用聲紋振動法監(jiān)測變壓器OLTC、繞組及鐵芯的狀態(tài)，適用于帶電監(jiān)測/在線監(jiān)測，與變壓器無電氣連接而不影響正常運行，有安裝方便、安全、可靠等優(yōu)點。我公司結合多年技術預研儲備及現(xiàn)場技術服務經驗，成功研制出GZAFV-01型聲紋監(jiān)測系統(tǒng)，既有固定安裝的長期在線監(jiān)測式，也有便攜式的帶電監(jiān)測系統(tǒng)及可移動的重癥監(jiān)護式。

3.2.2感知層的IED/主機GZAFV-01系統(tǒng)的IED/主機由采集模塊、處理模塊、電源模塊、USB接口、通信模塊等組成?！舨杉K：實現(xiàn)6路聲紋振動信號、1路電流信號的采集?！籼幚砟K：實現(xiàn)信號的放大、濾波和檢波及A/D轉換等功能，利用硬件對采集的信號進行處理，保證信號的有效性和可靠性，再將處理后的模擬信號經A/D轉換成數(shù)字信號，便于IED/主機進行數(shù)據(jù)處理分析。◆電源模塊：包括220V/AC電源的輸入及降壓轉換，為IED/主機供電?！鬠SB接口：用于現(xiàn)場信號獲取、調試?！敉ㄐ拍K：用于向遠端平臺層的監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸、操控指令接收。杭州國洲電力科技有限公司振動聲學指紋在線監(jiān)測技術的市場推廣策略。

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

4.2.4結合變壓器的帶電監(jiān)測、智能巡檢以及其他在線監(jiān)測狀態(tài)量，進行數(shù)據(jù)的多參量融合分析，形成基于多源數(shù)據(jù)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(jiān)測到變壓器地聲紋振動頻譜時，GZAFV-01系統(tǒng)的操控及監(jiān)測數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以自動去查詢變壓器地歷史電流和電壓信號，如果發(fā)現(xiàn)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。 GZAFV-01型聲紋振動監(jiān)測系統(tǒng)（開關設備）智能評估和故障預警。開關柜振動聲學指紋在線監(jiān)測云平臺服務器

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