15、DL/T1700隔离开关及接地开关状态检修导则；16、Q/GDW383智能变电站技术导则；17、Q/GDWZ410高压设备智能化技术导则；18、Q/GDWZ414变电站智能化改造技术规范；19、Q/GDW561输变电设备状态监测系统技术导则；20、Q/GDW1535变电设备在线监测装置通用技术规范；21、Q/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；22、Q/GDW1168-2013输变电设备状态检修试验规程；23、Q/GDW11058变电设备在线监测系统综合监测主机/IED技术规范；24、南方电网公司年新技术应用指南（2018年版）：变电设备运维检修技术--声学指纹技术；25、国家电网公司变电监测管理规定（试行）第11分册机械振动监测细则；26、国家电网公司智能组合电器技术规范；27、国家电网公司变电监测通用管理规定第38分册断路器机械特性监测细则。杭州国洲电力科技有限公司的企业发展历程与技术创新成果。什么是振动监测故障
七、技术交流与投运业绩GZAFV-06T型便携式变压器声纹振动监测与诊断系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和世纪站、泰安天平站等)，实现大型电力设备的全振动在线监测与故障诊断，有效的提高电力设备运行的可靠性。同时，我公司积极与各科研院所(南网电科院、广东电科院广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院等)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商（上海华明、贵州长征、德国MR等）、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作，不断丰富各型变压器的声纹振动样本数据库。特高压GIS振动监测地址杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术的成功案例分享。
3.2.3云平台服务器各项监测的数据经现场的数据采集装置通过4G/5G无线传输模组（或电力光纤专网）传送至云服务器进行存储及深度计算，远端通过浏览器登录云服务器可随时随的查看系统监测与诊断内容，对变压器进行运行状态的监测与诊断分析。云平台系统结构图如下图7所示，采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供本系统的数据深度计算、存储及浏览器查看服务，便于管理。3.3信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图8所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断分接开关驱动电机启动、分接选择器断开、分接选择器闭合、切换开关动作、驱动电机制动等动作顺序，进而分析分接开关的运行状态。
OLTC是在励磁状态下，通过改变绕组分接位置实现电网的有载调压，起到稳定负载电压、调节无功潮流、增加电网灵活度等重要作用。它是调压变压器中***的可动部件、关键部件之一。国际大电网委员会(GIGRE)等国内外统计结果表明，OLTC故障占变压器总体故障的30%以上，各类故障影响变压器及整个电网的安全稳定运行，严重时更会导致大面积停电、电气火灾等事故。OLTC的故障模式有多种，具体包括传动轴断裂、选择开关触头接触不良、操作机构失灵造成的拒动或滑档现象、限位开关失灵、切换开关拒切、中止或动作滞后、内部紧固件松动和脱落、以及内部渗漏等。根据国家电网设备部发布的《设备管理重点工作任务》，2020年度需完成382台换流变分接开关隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施OLTC在线监测与诊断与故障诊断不仅对确保变压器及整个电网安全稳定运行具有重要的现实意义，也是今后的发展方向。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测技术系统的可扩展性。
4.2.3根据各时频信号相关系数、能量分布曲线特征参量（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，自动判断变压器运行状态及疑似机械故障类型。图16基于声纹振动法的故障诊断4.2.4结合变压器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测的状态量，进行数据的多参量融合分析，形成基于多源数据的故障预警机制，多参量融合分析不仅提高了疑似故障识别的准确性，而且还能**降低因单个参量判别故障带来的误报。例如，对于变压器疑似问题的诊断可结合负荷、损耗、绕组机械振动信号、油温、以及历史电流电压情况分析，在监测到变压器的声纹振动频谱时，系统可以自动去查询变压器的历史电流和电压信号，如果发现在某段时期确实有大电流冲击，可给出预警：变压器可能存在绕组变形的异常。GZK-1000DSL 型隔离开关机械特性监测子系统。特高压振动监测参数
GZOLM-1000G 系列特高压GIS 多参量监测与融合评价系统过程跟踪汇报承诺。什么是振动监测故障
信号包络分析
为提高在线监测的准确度，GZAFV-01系统的IED/主机通常采用高采样率获取声纹振动及驱动电机电流的信号，然而大量的数据不利于快速、准确存储与分析。因而采用包络分析，简化并反映原始信号特征，便于后续分析与处理。传统希尔伯特变换进行包络分析时存在提取深度不足、存在幅值偏差等问题，因此采用小波变换和希尔伯特变换结合的信号包络分析。声纹振动和电流的信号包络分析
信号包络重合度比对分析
信号包络分析后可快速实现历史信号重合度比对分析，更直观地判断OLTC运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算。当实时采集的与正常状态的信号包络互相关系数：◆接近1时，OLTC接近正常运行状态。◆接近0时，OLTC可能存在故障。 什么是振动监测故障
