本地在線監測誠信合作

杭州國洲電力科技有限公司，成立于2013年5月，是專注于綜合智慧能源服務領域內發、輸、變、配、用、儲等全過程的電力設備參量監測、數據分析和狀態評價技術的研、產、銷、服四位一體的****，致力于為領域內各科研院所、專業院校、設備管理、工程服務、電能生產、設備制造等合作方提供質量的體系化技術方案。我公司于2014年把研發部、生產部和技術服務部融合打造成“技術智造中心”，并在中心組建了專注于局部放電和聲紋振動監測技術的兩大課題組，成功研制出自主知識產權的、先進的局部放電和聲紋振動監測技術。我公司的技術近10年在投運站場、制造廠區的電力設備上大量的持續運用，為電網的可靠運行提供了逐年增長的技術支持，特別是在變壓器（電抗器）、開關設備和輸電設備等電力設備的絕緣、機械的狀態分析與診斷方面，憑借前沿的軟/硬件技術與先進的監測方法，為電力設備的高效運檢提供了質量的體系化技術方案。杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監測技術的智能化發展趨勢。本地在線監測誠信合作

變壓器振動主要包括OLTC切換時的瞬態振動、電流通過繞組時電動力引起的繞組振動、硅鋼片的磁致伸縮及硅鋼片接縫處與疊片之間的漏磁導致鐵芯振動、以及冷卻裝置工作時的振動。其中，由冷卻系統引起的基本振動頻率小于100Hz，不作為變壓器的分析內容。變壓器內部的聲紋振動信號通過絕緣油、支撐單元、加強筋結構等多種途徑傳播至變壓器外壁，可由安裝于外壁的聲紋振動傳感器測得。

OLTC切換過程中，分接選擇器動作、切換開關動作、動靜觸頭碰撞等機械動作產生聲紋振動信號，信號包含觸頭分合狀態、三相觸頭是否同期、觸頭表面是否平整、切換是否到位等信息，可反映OLTC結構磨損、卡滯、松動、變形等故障。切換過程中若儲能彈簧性能發生改變或儲能過程中存在機構卡塞等現象，必然伴隨著電機驅動力矩的變化，從而使驅動電機電流發生變化。因此，可通過監測驅動電機電流信號與聲紋振動信號的結合分析，可更加有效的評價OLTC在線運行狀態下的健康態勢評價與故障類型診斷。 GIS在線監測監測方法監測系統對設備振動加速度的測量范圍是多少？

目前，針對 GIS 設備的監測方法中，電氣法憑借對放電性故障產生的電磁信號的捕捉，在檢測絕緣缺陷等方面發揮了一定作用。通過分析局部放電產生的電流脈沖、特高頻信號等，能初步判斷設備內部是否存在放電性故障。聲測法則聚焦于放電產生的聲音信號，利用超聲波傳感器檢測局部放電引發的超聲波，進而定位故障位置。化學分析法通過檢測 SF6 氣體在放電過程中產生的分解產物，如二氧化硫、硫化氫等，來推斷設備內部的放電情況。然而，這些成熟的監測方法均主要針對放電性故障，在面對 GIS 設備中的機械性故障時，存在明顯的局限性。

3.3.2繞組及鐵芯運行狀態分析下圖3.10a為變壓器運行時繞組及鐵芯的聲紋振動時域信號。為更直觀地分析繞組及鐵芯運行狀態，采用頻域法分析聲紋振動信號。如下圖11(b)所示，基于聲紋振動信號的頻域分布，提取峰值頻率、總諧波畸變率、基頻能量比、互相關系數特征參量作為分析參數。各特征參量定義及解釋如下：

3.3.2.1峰值頻率：頻譜圖中比較大幅值對應的頻率值。3.3.2.2總諧波畸變率(TotalHarmonicDistortion,THD)所有50Hz整數倍諧波分量的有效值與基頻100Hz分量有效值的比值，計算公式：THD=i=0nVi2V1，其中V1為100Hz基頻分量有效值，Vi為各諧波分量有效值，i為頻率索引值。正常狀態下，由于100Hz基頻分量為振動頻譜圖的主要成分，總諧波畸變率應較小；存在故障時，諧波分量增加且峰值頻率發生偏移，總諧波畸變率變大。 杭州國洲電力科技有限公司局部放電在線監測技術遵循的國際標準。

網線 + 光纖的傳輸方式在后期維護中也表現出良好的可維護性。網線和光纖的連接方式相對簡單，且市場上有大量的專業工具和配件可供選擇。當傳輸線路出現故障時，維護人員可以使用網線測試儀、光纖熔接機等工具對線路進行檢測和修復。對于網線故障，如線路斷路、短路等問題，能夠快速定位并更換故障線段；對于光纖故障，可通過光纖熔接機對斷裂的光纖進行熔接修復。這種易于維護的傳輸方式保障了系統數據傳輸的穩定性，減少了因傳輸線路故障導致的監測中斷時間。杭州國洲電力科技有限公司GZAFV-01型聲紋振動監測系統解析。智能在線監測案例

該技術對城市基礎設施的安全監測有怎樣的重要意義？本地在線監測誠信合作

3.3.1.3能量分布曲線基于小波變換的聲紋振動信號多分辨率分析結果如下圖3.8所示。原始信號經8層分解后產生第8層的近似分量和第1層至第8層的詳細分量，計算各層詳細分量信號能量，可獲得信號能量分布曲線。比對正常狀態與異常狀態能量分布曲線，可判斷OLTC運行狀態，并提取互相關系數、最大值、平均值、峰度、偏度作為狀態診斷特征參量。下圖3.7為正常與異常狀態的聲紋振動信號能量分布曲線比對。

3.3.1.4時頻能量分布矩陣(ATF圖譜)獲取聲紋振動信號的時頻能量分布矩陣，同時反映原始信號時域、頻域特性及能量分布。將信號時頻分布矩陣分為6個區間，計算各區間平均值作為特征參量，用于OLTC正常狀態與異常狀態比對。下圖3.9為正常狀態下聲紋振動信號時頻能量矩陣。 本地在線監測誠信合作