敞开式断路器监测功能特性◆具备声纹振动、电流波形、行程曲线、压力变化等记录及展示，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间、动作时长、行程、动/静触头分/合闸位置和次数等参数。◆IED/主机支持多通道监测数据的实时同步采集，通道数不小于8个（可定制）。◆具有比对分析功能：可将现测与标准/历史的监测数据进行横向/纵向比对分析。◆具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续实时监测、存储及导出1000次以上断路器动作数据。◆断路器每次动作后，IED/主机主动评估断路器运行状态，并自动上传分析结果。◆智能分析：依托于我公司建立的海量典型故障案例的数据库，包络分析后可快速实现历史信号重合度比对开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度比对，GZAFV-01系统引入互相关系数的计算，当实时采集信号包络曲线与正常状态包络曲线的互相关系数：接近1时，被测设备是接近正常状态。接近0时，被测设备是可能存在故障的异常状态。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节能效益分析。国洲电力振动声学指纹在线监测技术背景
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（下图1所示），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OLTC隐患整改，加快消除故障隐患。因此，实施OLTC在线监测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。国洲电力振动声学指纹在线监测技术背景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科研合作背景。
电力系统中的开关类设备主要包括GIS、AIS（敞开式断路器）、GIS/敞开式的隔离开关、开关柜断路器等。各类开关设备的材料、工艺、设计、安装过程中的缺陷以及频繁动作极易引起机械故障，严重时更会导致电气火灾、停电等事故，现有状态检修方式的试验周期长、耗费人力物力、检修效率低等缺点，较大地影响设备正常运行。GIS是当今输电网络中一种应用***的电气设备。通过将变电站中断路器、隔离开关、接地开关、PT、CT、避雷器、连接母线、电缆终端、进出线套管等一次设备经过优化设计并有序地结合为整体，在金属壳内封装起来，内部充SF6气体作为灭弧和绝缘介质组成的封闭组合电器。与传统的敞开式相比较，GIS具有占地面积小、可靠性高、安全性强、运行维护工作量很小等优点，因而被大量使用在重要负荷、枢纽变电站中。但由于其采用全封闭结构，一旦发生故障，影响范围大并且难以准确定位及快速抢修，将会带来严重的经济损失。随着GIS逐步在特高压输电网络推广应用，设备故障所造成的影响将进一步加大。
3.2.3平台层的云服务器数据经现场传感器采集并经过IED/主机处理后，通过通信模块（4G/5G无线传输或电力光纤专网）传送至云服务器进行存储及深度计算，平台层的操控计算机（含通过IEC61850通讯管理连接的远端）可通过浏览器登录云服务器随时随地查看监测数据，对变压器进行运行监测及诊断分析。云服务器采用B/S结构（浏览器/服务器模式），提供监测数据的深度计算、存储、浏览器查看等服务。
3.2GZAFV-01系统的系统架构GZAFV-01系统由感知层的声纹振动传感器、电流传感器、IED/主机，网络层的通讯管理里，平台层的数据（云）服务器、内置操控及监测数据分析软件的操控计算机、IEC61850通讯管理机等构成。 杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测服务的快速响应机制。
3.2.2感知层的IED/主机GZAFV-01系统的IED/主机由采集模块、处理模块、电源模块、USB接口、通信模块等组成。◆采集模块：实现6路声纹振动信号、1路电流信号的采集。◆处理模块：实现信号的放大、滤波和检波及A/D转换等功能，利用硬件对采集的信号进行处理，保证信号的有效性和可靠性，再将处理后的模拟信号经A/D转换成数字信号，便于IED/主机进行数据处理分析。◆电源模块：包括220V/AC电源的输入及降压转换，为IED/主机供电。◆USB接口：用于现场信号获取、调试。◆通信模块：用于向远端平台层的监测数据传输、操控指令接收。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。杭州开关柜振动声学指纹在线监测系统软件界面
GZAFV-01型声纹振动监测系统（开关设备）高效检测和设备保护。国洲电力振动声学指纹在线监测技术背景
3.3.1.1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如下图3.5所示。
3.3.1.2信号包络重合度比对分析如下图3.6所示，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。 国洲电力振动声学指纹在线监测技术背景
