GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术说明-概述：变压器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、绕组及铁芯是变压器/电抗器的重要组成部分，三者的故障率总和占变压器/电抗器整体故障的70%左右，而传统预防性检修方法具有试验周期长、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/电抗器有载分接开关、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。杭州国洲电力科技有限公司在线监测系统功能。浙江局部放电在线监测主要产品
系统结构本系统通过外置安装于GIS盆式绝缘子上的特高频传感器(UHF)、超声波传感器来耦合GIS设备内部的局部放电信号。数据采集设备IED安装于IED智能组件柜中，并通过特高频电缆连接外置式特高频传感器。所有数据采集IED采用网络方式传输数据，采用网线+光纤的传输方式，**提高了信号传输的距离与稳定性。工控机安装于主控室内主控柜中。工控机通过网络接收各子IED数据，并对数据进行综合分析处理，然后以相位谱图、N-Q图、N-Φ图、N-Q-Φ三维谱图、脉冲图、局放图谱等多种形式呈现给用户。本系统对放电进行连续在线监测，有效避免漏报。现场可无人值守，有效节省人工成本。现场布线简单，安装方便，便于施工、调试及后期维护。浙江振动声学指纹在线监测概述杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测应用意义。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统-监测系统的智慧化功能：具备边缘计算能力，就地采集并处理振动声学指纹信号及驱动电机电流信号，完成有载分接开关信号包络、ATF等分析，完成绕组及铁芯振动信号频谱分析及参数计算，根据传输层要求统一通讯接口及数据结构，根据平台层及应用层要求上传分析结果；具备实物ID管理功能，提供有载分接开关、绕组及铁芯运行状态信息链接入口，可扫码读取设备在线监测历史数据及趋势。通过扫码或RFID识别设备，读取设备ID信息，通过站内网络（4G/5G/WIFI）传输给云端服务器，向服务器请求该设备的详细信息，以及详细的运行状态，测试信息等。电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第17页共29页图14RFID/二维码识别查看设备运行状态根据各时频信号互相关系数、能量分布曲线特征参量（互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度）、ATF图谱特征参量（六等分区间均值）、总谐波畸变率、基频信号能量比等状态量，采用深度学习算法，自动判断变压器/电抗器运行状态及机械故障类型。
GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统--系统功能：基本功能：信号阈值告警功能，软件自动分析信号增长趋势，实现自动告警，也可手动设置告警阈值，支持短信告警；智能分析功能：系统软件内置海量故障特征的数据库，可与测得的数据进行比对，通过信号波形、时间长度和幅值等特征值，诊断分析故障类型；也可添加新测得的数据，方便后期横向、纵向比较；软件可将同一厂家同一型号的正常检测数据进行导入保存，便于对该厂家、型号的变压器数据曲线进行比对分析；具有报表分析功能，自动计算并保存重合度、动作时间、能量分布、电流最大值、电流平均值、绕组及铁芯振动峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数等特征参量，并生成分析报表。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测系统结构。
GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--遵循标准：2.1GB/T4208外壳防护等级（IP代码）；2.2DL/T860变电站通信网络和系统；2.3DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则；2.4DL/T1432.1变电设备在线监测装置检验规范第1部分：通用检验规范；2.5DL/T1498.1变电设备在线监测装置技术规范第1部分：通用技术规范；2.6DL/T1686六氟化硫高压断路器状态检修导则；2.7DL/T1687六氟化硫高压断路器状态评价导则；2.8DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则；2.9Q/GDW383智能变电站技术导则；2.10Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范；2.11Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则；2.12Q/GDW739输变电设备状态监测主站系统变电设备在线监测I1接口网络通信规范；2.13国家电网公司智能组合电器技术规范(试行)；2.14南方电网公司变电站设备在线监测装置通信通用技术规范；2.15Q/CSG1203021南方电网公司变电站设备在线监测通用技术规范；2.16南方电网公司在线监测综合处理单元技术规范。杭州国洲电力科技有限公司局放在线监测技术功能特性。杭州振动声纹在线监测技术说明
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GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统---信号分析与处理：(3)能量分布曲线基于小波变换的振动信号多分辨率分析结果如下图10所示。原始信号经8层分解后产生第8层的近似分量和第1层至第8层的详细分量，计算各层详细分量信号能量，可获得信号能量分布曲线。对比正常状态与异常状态能量分布曲线，可判断有载分接开关运行状态，并提取互相关系数、最大值、平均值、峰度、偏度作为状态诊断特征参量。图11为正常状态与异常状态振动信号能量分布曲线对比。(4)时频能量分布矩阵(ATF图谱)获取振动声学指纹信号时频能量分布矩阵，同时反映原始信号时域、频域特性及能量分布。将信号时频分布矩阵分为6个区间，计算各区间平均值作为特征参量，用于有载分接开关正常状态与异常状态对比。下图12为正常状态下振动声学指纹信号时频能电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第14页共29页量矩阵。浙江局部放电在线监测主要产品
