杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面

GIS及敞开式的隔离开关监测:功能特性:各特征参量定义如下：(1)分合动作时间：根据电机电流的变化来获取驱动电机启动至停止的时长；(2)电机峰值电流：电机电流出现后的瞬态过程中，电流的***个大半波的峰值；(3)电机电流燃弧时间：电机电流停止末端，电流变小后又增大，直至电流归零的持续时间；(4)电流抖动：电机在驱动连杆时，电机电流不稳定状态称为电流抖动；(5)振动声学高幅值关键特征:捕获一些振动幅值比较大的时间点；(6)振动声学脉动关键特征:振动信号进过小波滤波后，时域及频域分布特性。GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统GIS及敞开式的隔离开关监测功能特性。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面

系统功能：3.4.2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。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。图15基于振动声学指纹的变压器故障诊断结合变压器/电抗器的带电检测、智能巡检以及其他在线监测状态量，杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测包络分析。

二、相关标准GB/T4208外壳防护等级（IP代码）；GB/T10230.1分接开关第1部分：性能要求和试验方法；GB/T10230.2分接开关第2部分：应用导则；DL/T265变压器有载分接开关现场试验导则；DL/T574变压器分接开关运行维修导则；DL/T846.8-2017高电压测试设备通用技术条件第8部分：有载分接开关测试仪；DL/T860变电站通信网络和系统；DL/T1430变电设备在线监测系统技术导则；DL/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；DL/T1538电力变压器用真空有载分接开关使用导则；DL/T1540油浸式交流电抗器（变压器）运行振动测量方法；DLT1694.2高压测试仪器及设备校准规范第2部分：电力变压器分接开关测试仪；DL/T1805电力变压器用有载分接开关选用导则；

有载分接开关运行状态分析：有载分接开关动作时，典型振动声学指纹和驱动电机电流的信号如下图7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。然而，以上通过典型信号分析判断分接开关的运行状态需要丰富的实践经验，为方便检测人员快速完成诊断任务，需通过多种算法更直观、准确地判断开关状态。变压器/电抗器声学指纹监测系统结合基于小波变换及希尔伯特变换的包络分析、基于互相关系数的重合度分析、基于小波多分辨率分解的能量分布曲线分析、基于时频分布矩阵的信号对比等多种**算法，实现有载分接开关***、有效、准确的状态诊断和早期故障监测，降低变压器/电抗器运行的故障风险。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统结构。

杭州国洲电力科技有限公司，专注于综合智慧能源服务领域内发、输、变、配、用、储等全过程的各主设备参量监测、数据分析和状态评价技术的研制，致力于为领域内的各科研院所、专业院校、设备管理、工程服务、发电、设备制造等合作方提供前列的解决方案。我公司于2014年1月把研发部、生产部和技术服务部融合打造成“技术智造中心”，并在研发部组建了专注于局部放电监测技术和振动声学指纹监测技术的两个技术组，成功研制出自主知识产权的、先进的局部放电和振动声学指纹监测技术，且至今已在合作方的实验室、投运站场、制造厂区上大量运用多年，为综合智慧能源服务领域中电网的可靠运行提供了逐年增长的先进的、高效的技术支持。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测主要产品有哪些？杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面

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(3)频谱互相关系数(r)：正常状态与实时测得振动信号频谱图之间的相似度，计算公式如下：=[−−[−[−2其中和分别为正常状态与实时测得振动信号的频域分布，平均值，互相关系数范围为0~1。正常运行时，相关系数应接近于1；存在故障时，信号频率分布发生改变，互相关系数减小。(4)频率复杂度(FCA)：频率复杂度的定义与信息熵类似，频率成分越复杂，对应的频率复杂度特征量越大，计算公式为：=−ln =其中f=100,200,…,2000Hz,f的谐波比重值。杭州GZAF-1000S系列振动声学指纹在线监测软件界面