[VIP第1年] 指数:3
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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测重合度对比。杭州变压器振动声学指纹在线监测系统功能
六、GZAFV-01系统的技术交流与投运业绩GZAFV-01系统已成功应用于智能变电站、智慧变电站及数字化变电站等示范项目(已经投运的廊坊特高压站、济南商西站、青岛顾家站和胜利站、泰安天平站等)，实现大型变压器全振动在线监测与故障诊断，有效地提高设备运行可靠性。同时，我公司积极与各科研院所(南网电科院、广西电科院、冀北电科院、山东电科院、江苏电科院、浙江电科院)、供电公司(冀北、山东、山西、江苏、宁夏等地的省检)、变压器制造商(山东电力设备制造厂、江苏华鹏变压器厂、南通的韩国晓星变压器厂、杭州钱江变压器厂等)、OLTC制造商（上海华明的遵义长征厂区、德国MR等）、变电站综合监测系统平台承建商(国网智能、南瑞科技、长园深瑞等)开展合作，不断丰富各型号变压器的声纹振动信号样本数据库。杭州高压开关振动声学指纹在线监测分析GZAF-1000S系列高压开关振动声学指纹监测系统--GIS及开关柜的断路器监测功能特性。
敞开式断路器监测技术背景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，增强状态检修的针对性，显著提高电力系统可靠性和经济性。声纹振动信号、分/合闸线圈及储能电机的电流、动/静触头的行程及分/合闸位置等特征值是断路器非常重要的参数，是衡量断路器性能的重要指标，因此，实施在线监测声纹振动信号、分/闸线圈及储能电机电流、动/静触头行程及分/合闸位置等具有重要意义。
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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测系统结构。
3.3.2.3基频信号能量比(E)100Hz基频分量时域信号能量占信号总能量的比值，计算公式：E=jmS1j2jmSj2，其中S1为100Hz基频分量的时域信号，Sj为原始信号，j为采样索引值。正常状态下，由于100Hz基频分量为声纹振动频谱图的主要成分，基频信号能量比应较大；存在故障时，谐波分量增加且峰值频率发生偏移，基频信号能量比变小。3.3.2.4互相关系数(r)正常状态与实测的声纹振动信号频谱图之间的相似度，计算公式：r=i=0N-1[Xi-X][Yi-Y]i=0N-1[Xi-X]2i=0N-1[Yi-Y]2，其中Xi和Yi分别为正常状态与实时测得声纹振动信号的频域分布，X和Y为对应信号的平均值，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。GZAF-1000T系列变压器(电抗器)振动声学指纹监测运行状态告警。杭州电抗器振动声学指纹在线监测技术说明
振动声学指纹监测技术的应用意义。杭州变压器振动声学指纹在线监测系统功能
3.3GZAFV-01系统的监测数据信号分析与处理3.3.1OLTC运行状态分析OLTC动作时，典型声纹振动和驱动电机电流的信号如下图3.4所示。通过分解时域内典型信号区间，可有效判断OLTC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OLTC的运行状态。然而，以上通过典型信号分析判断OLTC的运行状态需要丰富的实践经验，为方便监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OLTC状态。GZAFV-01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比对等多种核心算法，实现OLTC***、有效、准确的状态诊断和早期隐患监测，降低OLTC运行的故障风险。杭州变压器振动声学指纹在线监测系统功能
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