GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主界面

变压器/电抗器运行时，电流通过绕组时产生的电动力引起绕组振动，硅钢片的磁致伸缩及硅钢片接缝处与叠片之间的漏磁导致铁芯振动。由于绕组导体所受电动力正比于负载电流的平方，绕组振动信号的基频为100Hz。由于变压器/电抗器中磁感应强度正比于加载电压的平方，铁芯振动信号的基频也为100Hz。另外，考虑到铁芯振动的非线性特性，振动信号还会包含频率为100Hz整数倍的高次谐波。当变压器/电抗器的绕组变形或铁芯故障后，振动信号频谱分布将发生改变，产生谐波分量。因此，振动信号分量可以作为区别绕组变形故障与铁芯故障的重要依据，采用振动分析法可实现绕组及铁芯的故障诊断。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测怎么样？GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主界面

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，GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主界面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技术背景。

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。

5、2020年10月30日，国网公司设备部领导视察1000kV廊坊特高压变电站已投运的1000kV电抗器运行情况。（通过查看我公司的GZOLM-1000T系列变压器/电抗器综合在线监测系统（局部放电、振动声学指纹、铁心接地电流、油色谱）的多参量数据监测和融合评价技术所展示的电抗器运行参量和状况）图28电力设备监测及诊断技术的“中国智造者”第28页共29页6、2019年4月，在国网宁夏±800kV灵州特高压换流站、国网山西±800kV雁门关特高压变电站、国网江苏1000kV盱眙特高压和±800kV淮安特高压换流站，我公司会同变电站属地的电科院和检修公司、主设备厂家的技术工程师运用我公司的GZAF-06T型振动声学指纹监测系统对特高压变压器的有载分接开关开展状态监测与评价的技术服务。7、2020年11月，我公司技术支持中心的杨加浩工程师在广西南宁供电局的变电二所实训基地向广西电科院高压所黎大健主任、广西大学电气工程学院郑含博教授、***电力公司设备部王佳灵高工、南网高级技能**李炎、南宁供电局设备部检修专责罗工等各位领导**做变压器（绕组、有载分接开关）和断路器振动声学指纹监测技术的实操演示。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。

GIS及开关柜的断路器监测:3.4.2功能特性具备断路器振动声学指纹、分合闸线圈电流、储能电机电流、行程、分合闸位置监测功能；具备振动信号、电流波形、行程曲线、压力变化记录及展示功能，自动计算峰值电流、电流上升速率、动作时间与时长、行程、分合闸位置与次数等参数；监测单元支持多通道信号同步实时采集，通道数不小于8个（可根据监测需求定制）；支持历史数据与实测数据对比分析、不同通道测量数据的横向及纵向对比功能；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1000次以上断路器动作数据；断路器每次动作后，监测单元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。杭州国洲电力科技有限公司振动声学指纹在线监测概述。振动声学指纹在线监测传感器

GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统遵循标准。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主界面

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。各特征参量定义及解释如下：(1)峰值频率：频谱图中比较大幅值对应的频率值。(2)总谐波畸变率(TotalHarmonicDistortion,THD)：所有50Hz整数倍谐波分量的有效值与基频100Hz分量有效值的比值，计算公式如下：=2其中100Hz基频分量有效值，为频率索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为振动频谱图的主要成分，总谐波畸变率应较小；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，总谐波畸变率变大。GZAF-1000T系列振动声学指纹在线监测主界面