GIS振动声学指纹在线监测系统结构

敞开式断路器监测:技术背景:敞开式断路器在电力系统中起到保护和控制作用，它根据供电系统运行的需要来可靠地投入或切除相应的线路或电气设备，以确保系统安全运行。实现对断路器机械特性的在线监测，准确得知断路器的工作状态和故障部位，可以有效减小维护工作量，增强检修的针对性，***提高供电系统可靠性和经济性。振动声学指纹信号、线圈分合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置是断路器非常重要的参数，是衡量断路器性能优劣的重要指标。因此，通过在线监测系统准确提取振动声学指纹、分闸电流、合闸电流、储能电机电流、行程及分合闸位置特征值，对判断断路器的健康程度和工作状态诊断具有重要意义。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测包络分析。GIS振动声学指纹在线监测系统结构

GIS及敞开式的隔离开关监测:功能特性:主要功能特性如下：采用加速度传感器及电流传感器监测隔离开关振动声学指纹及电机电流信号；具有比对分析功能：可将测量数据与标准信号、历史测量信号进行横向及纵向比对分析；具有诊断分析功能：可对隔离开关状态进行诊断，并上传原始数据及分析结果；具有断电不丢失存储数据、复电自启动、自复位的功能，可连续监测、存储及导出功能，可够存储500次以上的操作数据，并具备批量处理数据功能；具备振动声学指纹及电机电流信号波形、包络分析、时频图谱等展示功能；自动提取分合动作时间、电机峰值电流、电机电流燃弧时间、电流抖动振动声电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第8页共12页学高幅值关键特征、振动声学脉动关键特征等参量；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对比开展智能分析，更直观、快速地判断电力设备运行状态。为量化信号重合度对比，GZAF-1000S监测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互相关系数接近1时，实时采集的信号接近正常运行状态；当互相关系数接近0时，被测设备可能存在故障。高压开关振动声学指纹在线监测主要产品GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统功能。

数据采集装置安装在密封箱体内，在线监测型挂壁式主机使用强力磁铁吸附在变压器/电抗器的外壁（如下图5B所示），同时采集箱外侧涂抹胶水粘合。系统各种传感器、通信模块和前端主控单元统一采用220V供电方式。采集箱外部设有5个防水接口，分别为振动传感器接入孔防水接口、电流信号防水接口、电源线缆防水接口、USB信号防水接口、采集箱进出线孔，安装防水接头、机械振动信号、电流信号引入线缆孔安装双防12-PG13.5接头、通信引入线缆采用PG16型防水接头，并内外两边涂胶处理，进入双防接头之前的线缆均套金属保护管，采集箱内部接线端子做密封保护，确保采集箱内部整体密封。

传统的绕组变形检测方法有低压脉冲法(LVI)、频率响应分析法(FRA)和短路阻抗法(SCI)，以上方法*适用于离线或停电检测。铁芯典型故障包括压铁松动、铁芯接地不良、夹件松动或损伤，常用检测方法包括绝缘电阻测试及接地电流监测。采用声学指纹法检测绕组及铁芯状态，适用于带电监测/在线监测，不影响电力变压器/电抗器正常运行，且与设备无电气连接，具有安装方便、安全、可靠等优点。杭州国洲电力科技有限公司结合多年研发及现场经验，成功研制GZAF-1000T系列变压器/电抗器声学指纹监测系统，既有固定安装的长期在线监测，也有便携式的带电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第3页共29页电检测系统及可移动的重症监护系统。监测系统由压电式加速度传感器、驱动电机电流传感器、数据采集装置、云服务器（采用B/S结构）、通讯子系统及供电系统构成，结合包络分析、重合度分析、小波分析、能量分布矩阵、频谱分析等多种算法，并提取故障诊断特征参量，在线状态下实现变压器有载分接开关及本体（绕组及铁芯）全振动监测与故障诊断。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。

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-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统技术方案。变压器振动声学指纹在线监测产品

振动声学指纹监测技术的应用意义。GIS振动声学指纹在线监测系统结构

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。图12振动声学指纹信号时频能量矩阵绕组及铁芯运行状态分析下图13(a)为变压器/电抗器运行时的绕组及铁芯振动声学指纹的时域信号。为更直观地分析绕组及铁芯运行状态，采用频域法分析振动声学指纹信号，实现在线状态下的故障监测。如下图13(b)所示，基于振动声学指纹信号的频域分布，提取峰值频率、总谐波畸变率、基频能量比、互相关系数特征参量，以作为变压器/电抗器运行状态的分析参数。GIS振动声学指纹在线监测系统结构